The Influence of Leaders on the Quality of Citizen Deliberation: An Exploratory Assessment of Online Deliberation in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Leaders can be essential in setting the tone of deliberation in the public sphere, but can their discursive style influence the wider public sphere? Mass communication usually mediates leader-citizen interactions, and the proliferation of social media has presented new, large-scale opportunities to support deliberation. Further, leaders using these platforms have widespread reach. Using deliberative discourse analysis, this exploratory research studies whether leaders influence the quality of citizen deliberation and whether this is dependent on the online arena. Two leaders with contrasting communication styles were chosen: New Zealand prime minister Jacinda Ardern and opposition leader Judith Collins. Two online arenas were included: a national news media Facebook page and the leaders’ respective Facebook pages. The results found that deliberative quality was variable within the news mass media arena; however, citizens displayed higher deliberative quality when the leader did so in the leaders-led online media arena. This study suggests that leaders can use deliberative dialogue to foster more deliberative discussion among citizens when they engage as both participants and facilitators in arenas with greater access to directly support deliberation. It presents theoretical arguments for leaders to participate in legitimation processes as part of the response to the problem of scale and introduces a communication model for leaders to support deliberation in the public sphere. The model suggests that the leader's ability to affect the deliberative quality of citizens' discussions is mediated by their level of influence within that space.
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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 | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».