MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4295008650 · doi:10.1177/14614448221122252

We are all (not) Anonymous: Individual- and country-level correlates of support for and opposition to hacktivism

2022· article· en· W4295008650 sur OpenAlexaff
Leanna Ireland

Notice bibliographique

RevueNew Media & Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpposition (politics)SolidarityUtilitarianismPolitical sciencePublic relationsSocial psychologySociologyPoliticsPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hacktivists oftentimes challenge or subvert existing power relations or structures and attempt to promote reform. How the public perceives occurrences of hacktivism can influence the direction and impact of operations, including their potential success. Public support can encompass person power, computational ability, resources and solidarity, among other things. This study examines socio-legal contexts in which an individual is embedded and personal perceptions as predictors for support for hacktivism. Using representative survey data from 23 countries ( n = 23,140), the study finds that more effective civic participation mechanisms and more positive views toward alternative actors and hacktivists’ utilitarianism motives were associated with heightened support. In contrast, greater trust in legal and state authorities promoted opposition. Effective justice was not associated with more support but was with less opposition for hacktivism. Implications for campaigns, social movements, and desistance of activity are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNew Media & SocietyMême sujetSocial Media and PoliticsTravaux en français237 207