Notice bibliographique
Résumé
When the COVID-19 pandemic hit, much of life moved online. Platforms of all types reported surges of activity, and people remarked on the various important functions that online platforms suddenly fulfilled. However, researchers lack a rigorous understanding of the pandemic's impacts on social platforms---and whether they were temporary or long-lasting. We present a conceptual framework for studying the large-scale evolution of social platforms and apply it to the study of Reddit's history, with a particular focus on the COVID-19 pandemic. We study platform evolution through two key dimensions: structure vs. content and macro- vs. micro-level analysis. Structural signals help us quantify how much behavior changed, while content analysis clarifies exactly how it changed. Applying these at the macro-level illuminates platform-wide changes, while at the micro-level we study impacts on individual users. We illustrate the value of this approach by showing the extraordinary and ordinary changes Reddit went through during the pandemic. First, we show that typically when rapid growth occurs, it is driven by a few concentrated communities and within a narrow slice of language use. However, Reddit's growth throughout COVID-19 was spread across disparate communities and languages. Second, all groups were equally affected in their change of interest, but veteran users tended to invoke COVID-related language more than newer users. Third, the new wave of users that arrived following COVID-19 was fundamentally different from previous cohorts of new users in terms of interests, activity, and likelihood of staying active on the platform. These findings provide a more rigorous understanding of how an online platform changed during the global pandemic.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».