Notice bibliographique
Résumé
This article argues that Thailand's 2023 parliamentary election was the first election in which social media played a decisive factor in the electoral outcomes. Prior to this election, social media was an important campaign tool, but it was unclear whether it made a difference in the electoral results. Based on our original post-election survey data ( n = 1,249), social media was the most important media in governing vote choice. Social media was a crucial space for activation and conversion—motivating the undecided to become partisans and converting partisan voters to shift their allegiances. Thailand's 2023 election was also marked by a rise in the personalization of political campaigning, wherein citizens felt free to decide how and what their political participation looked like, and parties that encouraged inclusive and open engagement with politics were best poised to win in the electoral arena. Drawing on social network analysis of social media data, this article demonstrates how the Move Forward Party's (MFP) loosely structured and inclusive social media campaigns allowed both their candidates and supporters to mobilize individualized large-scale collective action, in contrast to their rivals who focused on traditional top-down style campaigning. Despite the MFP's winning social media campaigning that produced electoral victories, the party was unable to come to power due to an entrenched authoritarian political system designed to maintain the power of the country's autocratic elites. The Thai case demonstrates powerfully how autocrats might lose an election due to social media, yet still manage to hang on to power through entrenched authoritarian institutions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».