Using Twitter to investigate discourse on immigration: the role of values in expressing polarized attitudes toward asylum seekers during the closure of Roxham Road
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The world is witnessing an escalating migration crisis, and Canada, with its historically high immigration rates, is experiencing a rise in the number of asylum seekers entering the country as well. Despite generally positive Canadian attitudes toward newcomers, there is a notable division in opinions about welcoming them. Past studies suggest personal values significantly shape these attitudes, particularly conservation (resistance to change) and self-transcendence (concern for others). However, little research has examined if these values manifest in social media discussions about immigration, especially at times when policies change. This study examines how the discourse on immigration changes following the announcement of the closure of Roxham Road, a debated irregular border crossing between the US and Canada used by asylum seekers. Method In total, 33,459 Tweets referencing Roxham Road were collected over the course of 1 week (before, during, and after the closure). We used the Personal Values Dictionary to automatically assess references to personal values (i.e., conservation and self-transcendence) in the Tweets. Results The results indicate that expression of the values of conservation and self-transcendence were prevalent in discourse surrounding the closure of Roxham Road. Tweets expressing conservation had a negative tone, whereas Tweets expressing self-transcendence had a positive tone. Analyzing sentiment over time, Tweets reflecting conservation became less negative immediately after the closure, whereas Tweets reflecting self-transcendence values became more positive. Discussion The research highlights the interplay between personal values and policy change on immigration discourse and emphasizes the need for more analyses on how personal values are expressed in the public domain.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».