Exposing State Repression: Digital Discursive Contention by Chinese Protestors
Notice bibliographique
Résumé
One of the major issues in international development is how disadvantaged populations mobilize in response to state repression. Whether in the Black Lives Movement or in the 2011 Arab Spring, digital exposures of police abuse have spurred social movements when people took to social media to expose it. Yet, in authoritarian regimes, citizens cannot easily initiate or participate in social movements. In such cases, how do victims of police violence express their dissatisfaction? This study examines this question in contemporary China, where repression of protesters is well documented. Based on a dataset of microblogs-Chinese tweets-documenting 74,415 protest events in the early Xi administration (2013-2016), this study analyzes how ordinary protestors, including migrant workers, peasants, and the urban poor, expose police abuse in social media. A close reading of microblogs documenting 150 randomly sampled events finds that Chinese protestors adopt three distinct narrative types: citizenship, solidarity, and confrontational. An accompanying quantitative analysis of the wider dataset further finds that ordinary protestors frequently expose police abuse online and that mentions of police abuse are closely associated with the above three narratives. Overall, this study contributes to understanding how abused protestors discursively contest authorities in the world's most powerful authoritarian regime.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».