CAN TOXIC MASCULINITIES BE DE-RADICALISED?: MAPPING THE DYNAMICS AND SPREAD OF INCEL IDEOLOGY ONLINE
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, male supremacist and anti-women formations have become increasingly prevalent online. In particular, considerable attention has been focused on the incel (involuntary celibate) community due to a number of high-profile mass killings in the United States, Canada and, more recently, the UK. Incel ideology is a misogynistic formation, whose male proponents blame women for their lack of sexual activity. It operates in the broader virtual space of the manosphere, a loose conglomerate of online communities spread across various digital platforms, which are united in their antipathy toward feminism, their belief in evolutionary psychology and their adherence to the Red Pill (a process of enlightenment, whereby one comes to understand the world as a liberal feminist conspiracy that disadvantages men). This research tracks the dynamic pathways by which incel ideology spreads within and across online communities, digital platforms and geographical spaces, with a view to better understanding processes of radicalization, including ‘algorithmic radicalization.’ We also explore the dynamic interplay between incel and alt-right rhetoric. Understanding the contagion dynamics of extremist ideas - how such ideas circulate, gain new audiences, and morph into new ones - is crucial to researchers, educators, platforms and security practitioners: However, theoretical and practical understanding of the online contagion of extremist ideologies is lacking. It is only by understanding these ‘pilling pipelines’ (Ging and Murphy 2021) that effective interventions can be developed, whether educational, technological, legal or platform-governance-related.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».