Notice bibliographique
Résumé
Social networking sites have had an indisputable impact on the realm of political communications, increasing political discourses all around the world. Social media platforms offer some affordances that can be employed by users to facilitate their political activism. However, online political activism can be influenced by software robots which can interact on social media to emulate human users’ behaviour and influence their political opinion. This dissertation employs the theory of affordances and explores how the affordances of Twitter, including shareability, direct communication, dynamic interaction, searchability, and identifiability function in practice and have been used to facilitate the political engagement of human and nonhuman users. To do so, this dissertation uses the case study of the 2017 Women’s March in the United States to articulate the affordances of Twitter and explores how human users employ the affordances of this platform in their political engagement. The result of this analysis indicates that the affordances of Twitter such as shareability (tweeting, retweeting, hashtags), and dynamic interaction (liking) were the most prevalent affordances of this platform during the Women’s March. In addition, the case study of “building the wall” is used to analyze social bots’ function, behaviour, and interaction on Twitter, to demonstrate to what extend bots are capable of using the affordances of Twitter. This study demonstrates that bots use the affordance of shareability (retweeting) and dynamic interaction (liking) more than other affordances. However, this study did not find convincing evidence that these bots are able to generate new content, cultivate meaningful discussions, or directly provide responses to other tweets. The theory of affordances accredits two main components, the human and the environment, and claims that affordances are properties that the environment offers to any human who perceives and uses them. However, focusing on two main elements creates substantial limitations for employing the theory to explore artificial intelligence and self-improving machines. This study demonstrates that bots are capable of using some of the affordances of Twitter and imitate human-like performance to some degree. Therefore, by including a third component — nonhuman smart actors— this study proposes a new definition for the theory of affordances, which is a core contribution of this dissertation.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».