The Moral Discourse of Free Speech: A Virtual Ethnographic Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Freedom of speech has long been considered an essential value in democracies. However, its boundaries concerning hate speech continue to be contested across many social and political spheres, including governments, social media websites, and university campuses. Despite the recent growth of so-called free speech communities online and offline, little empirical research has examined how individuals embedded in these communities make moral sense of free speech and its limits. Examining these perspectives is important for understanding the growing involvement and polarization around this issue. Using a digital ethnographic approach, I address this gap by analyzing discussions in a rapidly growing online forum dedicated to free speech (r/FreeSpeech subreddit). I find that most users on the forum understand free speech in an absolutist sense (i.e., it should be free from legal, institutional, material, and even social censorship or consequences), but that users differ in their arguments and justifications concerning hate speech. Some downplay the harms of hate speech, while others acknowledge its harms but either focus on its epistemic subjectivity or on the moral threats of censorship and authoritarianism. Further, the forum appears to have become more polarized and right-wing-dominated over time, rife with ideological tensions between members and between moderators and members. Overall, this study highlights the variation in free speech discourse within online spaces and calls for further research on free speech that focuses on first-hand perspectives.
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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 découle