Corporate social responsibility and public diplomacy as formulas to reduce hate speech on social media in the fake news era
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Analyse the presence of hate speech in society, placing special emphasis on social media. In this sense, the authors strive to build a formula to moderate this type of content, in which platforms and public institutions cooperate, from the fields of corporate social responsibility and public diplomacy, respectively. Design/methodology/approach To this aim, it is important to focus efforts on the creation of counter-narratives; the establishment of content moderation guidelines, which are not necessarily imposed by unilateral legislation; the promotion of suitable scenarios for the involvement of civil society; transparency on the part of social media companies; and supranational cooperation that is as transnational as possible. To exemplify the implementation of initiatives against hate speech, two cases are analysed that are paradigmatic for assuming two effective approaches to the formula indicated by the authors. Findings The authors analyse, in the case of the European Union, its “Code of conduct to counteract illegal online hate speech”, which included the involvement of different social media companies. And in the case of Canada, the authors discuss the implementation of the bill to include a definition of hate speech and the establishment of specific sanctions for this in the Canadian Human Rights Act and the Canadian Penal Code. Originality/value The case of the European Union was a way of seeking consensus with social media companies without legislation, while the case of Canada involved greater legislative and penalisation. Two ways of seeking the same goal: curbing hate speech.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».