Biopolitics and the Construction of (Mis)Trust: Public Discourse Regarding Pandemic Governance in Saint Petersburg, Russia
Notice bibliographique
Résumé
This study is dedicated to the development of (dis)trust of the measures taken by the authorities during the COVID-19 pandemic. Using the concept of biopolitics, we analyze reactions of social network users and their communication with the authorities. For this purpose, throughout one year we have studied posts in one of the official public pages of Saint Petersburg authorities. The posts concerned various anti-COVID measures: vaccination, mask requirement, distance learning, and other restrictions, and comments on them. For the analysis, we used the AntConc program. Based on the findings, we identified three discourses. The most prominent two are those of dissent and resistance. These are based on users’ distrust, doubts, and unwillingness to follow the prescribed measures. Within these two discourses, users communicate with different public authorities more actively. Communication follows the same pattern: in response to questions, the authorities provide template references to legislative decrees regulating specific restrictions and vaccination, which does not build trust and further exacerbates the discontent among users. The discourse of consent is based on expressing solidarity with the measures taken and revolves around some users persuading others of the benefits of vaccination, social distancing, and face masks. As there are virtually no opportunities for active and legal resistance to biopolitical measures, we presume that in practice discursive resistance results in the invention of evasion tactics: not wearing a mask, not vaccinating, trying to get a hold of a fake QR code, etc. La construction biopolitique de la confiance et de la méfiance : Le discours public sur la gouvernance pendant la pandémie à Saint-Pétersbourg Cette étude est consacrée à la construction de la confiance et de la méfiance à l'égard des mesures prises par les autorités pendant la pandémie de COVID-19, dans le cadre de la ville russe de Saint-Pétersbourg. Les auteurs analysent les réactions des utilisateurs des réseaux sociaux et leur communication avec les autorités sous l’angle de la biopolitique, plaçant cet article à la croisée des idées de Foucault et d’Agamben. Pour ce faire, les auteurs ont étudié pendant un an les messages postés sur l'un des groupes de réseaux sociaux officiels des autorités de Saint-Pétersbourg. Ils concernaient diverses mesures anti-COVID : vaccination, port du masque, apprentissage en ligne, ainsi que d'autres restrictions. Les résultats de l’analyse opérée avec le programme AntConc ont permis aux auteurs d’identifier trois discours, dont les deux plus importants sont ceux de la dissidence et de la résistance, qui augmentent grandement la propension des utilisateurs à communiquer avec les autorités. Les auteurs font l’inventaire du continuum de discours qu’ils ont relevés, allant des discours libéraux et orientés vers la compréhension de la biopolitique comme une norme de gestion efficace aux discours disciplinaires et à la perception des mesures et des restrictions comme des tentatives de contrôle. Ces derniers discours sont fondés sur la méfiance, les doutes et la réticence des utilisateurs à suivre les mesures prescrites. La communication des autorités, qui se concentrait sur ses actes législatifs, n'a pas suscité la confiance et a augmenté le mécontentement général, tandis que les utilisateurs, voyant un manque de résistance active aux mesures biopolitiques, ont eu recours à des tactiques d'évasion telles que le refus du port de masques et l'utilisation de faux codes QR.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».