The Criminal Selfie: Conveying Grievance While Recording and Live Streaming Antisocial Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite attempts to regulate content, social media platforms continue to host images of antisocial behavior and crime. These images include dashboard videos of road rage and CCTV footage of shoplifting, as well as more extreme recordings of torture, sexual assault, suicide, and mass shootings. These images are often produced by offenders of their own volition using smartphone cameras and wearable recording devices. We understand criminal selfies as media content of antisocial behavior or crime produced by or with the awareness of an offender. By producing a criminal selfie, an offender renders themselves vulnerable to public scrutiny, legal punishment, and other negative outcomes. Yet criminal selfies remain a popular form of toxic online communication. This manuscript theorizes that one of the previously underappreciated explanations for criminal selfies is a desire to broadcast personal grievances. In such cases, they allow an offender to publicize their motivating politics and to offer them to an online audience for consideration and discussion. Antisocial content often evokes an unfavorable ratio of denunciation versus supportive responses. We claim that some offenders wager that a criminal selfie nonetheless earns their grievances a degree of awareness and, potentially, consequence. Some criminal selfies reflect a willingness to self-incriminate by documenting antisocial behavior in hopes that their images will contribute to public discourse. This article contributes to studies of criminal visibility by addressing how it can be intended as political expression. We first outline the concept of the criminal selfie and how it reflects a changing relationship between visibility and criminality in contemporary digital society. We then review literature on the motives of criminals who film themselves. We seek to compliment this literature by considering socially and politically aggrieved individuals producing antisocial content. This includes livestreams of white nationalist mass shootings (Christchurch, Halle) as well as a series of Reddit groups that solicit and (counter-)denounce antisocial grievances by digital media users (r/iamverybadass, r/publicfreakout, r/iamatotalpieceofshit).
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».