A Bibliometric Analysis of Radicalization through Social Media
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to synthesize the literature relating to radicalization on social media, a space with enhanced concerns about nurturing propaganda and conspiracies for violent extremism. Through the systematic review of 82 peer-reviewed studies related to radicalization through social media published in scholarly journals, this paper evidence the growth of robust studies on the usage of social media for radicalization. Nonetheless, the current work hardly discusses the radicalization issues through social media and reveals an increasing trend of publication from 2017 with a major contribution from the USA, Germany, and England. The thematic analysis indicated determinants of radicalization and the mitigation measures for the deradicalization of content on social media. However, the knowledge gap persists to understand the effects of radicalization in the different regional settings and further framing of content specific to target populations. Individuals must have the critical social media literacy to counteract the rising radicalization through social media. Individual users’ political interests are key factors in their radicalization such as citizens losing faith in the government and political parties. Active rather than passive searchers of violent radical material are more likely to engage in political violence. The results indicate that further research using experimental design, grounded theory, and pilot interventions may be relevant to suggest a solution to mitigate radicalization on social media.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,200 | 0,250 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».