Trolling as a Disruptive Tool for Human Rights Violations: An Exploration of the Challenges Faced by Performance Artists
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of online platforms and digital tools has introduced both opportunities and challenges for individuals, particularly within the realm of social media. While platforms like Facebook, Twitter, Instagram, TikTok, etc. have served as avenues for cultural, social, economic, educational, state-run, and political discourse, they have also facilitated the emergence of paranoiac phenomena, such as trolling. This paper delves into the portrayal of trolling as a disruptive technological tool and cultural phenomenon in Bangladesh, specifically targeting TV actors, theatre performers, and local rural artists. The study highlights the pervasive use of trolling as a means to harass, criticize, and intimidate artists online. It reveals how trolling not only violates the human rights of these artists but also undermines their creativity, credibility, and sense of belonging within society. For methodological justification, it has employed a mixed-method research approach incorporating questionnaire surveys administered to 38 participants, interviews with two aspiring artists, three theatre artists, and three students studying theatre and performance studies, and analysis of social media comments. The paper unravelled that trolling is used exclusively as an online harassment tool to embarrass performance artists in Bangladesh. It underscores the detrimental impact of trolling, leading to psychological distress, depression, and alienation among targeted artists. In response to these challenges, the paper offers recommendations aimed at empowering artists to confront and combat online harassment, thereby safeguarding their well-being and fostering a more supportive digital environment conducive to artistic expression and innovation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».