Capturing Dynamics in Online Public Discourse: A Case Study of Universal Basic Income Discussions on Reddit
Notice bibliographique
Résumé
Societal change is often driven by shifts in public opinion. As citizens evolve in their norms, beliefs, and values, public policies change too. While traditional opinion polling and surveys can outline the broad strokes of whether public opinion on a particular topic is changing, they usually cannot capture the full multidimensional richness of opinion present in a large heterogeneous population. However, an increasing fraction of public discourse about public policy issues is now occurring on online platforms, which presents an opportunity to measure public opinion change at a qualitatively different scale of resolution and context. In this paper, we present a conceptual model of observed opinion change on online platforms and apply it to study public discourse on Universal Basic Income (UBI) on Reddit throughout its history. UBI is a periodic, no-strings-attached cash payment given to every citizen of a population. We study UBI as it is a clearly-defined policy proposal that has recently experienced a surge of interest through trends like automation and events like the COVID-19 pandemic. We find that overall stance towards UBI on Reddit significantly declined until mid-2019, when this historical trend suddenly reversed and Reddit became substantially more supportive. Using our model, we find the most significant drivers of this overall stance change were shifts within different user cohorts, within communities that represented similar affluence levels, and within communities that represented similar partisan leanings. Our method identifies nuanced social drivers of opinion change in the large-scale public discourse that now regularly occurs online, and could be applied to a broad set of other important issues and policies.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».