The Evolution of #MeToo: A Comparative Analysis of Vernacular Practices Over Time and Across Languages
Notice bibliographique
Résumé
Drawing from a thematic analysis of 960 tweets for English, 960 tweets for German, and 753 tweets for Mandarin, this article explores how the #MeToo movement was taken up and used in different ways in the first 12 months. The article achieves this by drawing on the concept of platform vernacular, identifying three new, at times overlapping, vernacular practices: spotlighting, interconnectivity, and meta conversations. We argue that these vernacular practices function more than simply as the dominant “grammars of communication” in #MeToo but connect individual experiences of sexual violence to broader political structures such as patriarchy, homophobia, xenophobia, and racism. Yet, as our analysis uncovered, while the vernacular practices enabled #MeToo to be politicized, these systems of oppression were not always challenged, but at times, reinforced. As such, while previous research has shown how (affective) vernacular practices shape what we know and feel about sexual violence, this article highlights how vernacular practices fundamentally shape how the public contextualizes and (mis)understands sexual violence as a political issue. Overall, the article contributes to scholarship in the field of new media, feminism, and communication by showing how hashtags are taken up by the public in different ways and how shared vernacular practices emerge across languages, even when the content, focus, or rhetoric may diverge.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».