Is humour effective in combating hate speech? Maybe not so clearly
Notice bibliographique
Résumé
This article presents the main findings of a study focusing on two elements concerning the fight against the circulation of hate speech on the Web: 1) the challenge posed by the need to conceptualize the notion of counter-discourse 2) the experimentation of humour as a strategic tool to combat the circulation of hate speech on the Internet and its negative effects on online social attitudes. As a first step, we conducted eleven semi-structured interviews with six academic researchers and five experts in the field, in order to understand how the common aspects of the counter-discourse concept found in the literature can be interpreted and mobilized in practice. In doing so, we analyzed their responses in order to identify the types of counter-discourse we felt were most effective in combating hate speech, and to determine whether humour was a relevant strategy. Secondly, we conducted an online experiment with two short videos, one conveying counter-speech in a humorous form, the other in a more serious manner. In some respects, the results of the experiment went in the opposite direction to that expected. Indeed, the data show that a message conveyed in a humorous way may be less effective than one presented in a more serious manner. In addition, it seems that variables such as age and perception of the limits of freedom of expression play a significant role in the appreciation and willingness to share this type of material online.
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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 | 0,013 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».