Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since approximately 2003−2004, social media and technology platforms have become central infrastructures for political processes around the world. In many countries, technology and social media platforms such as Facebook, Google, Instagram, YouTube, and TikTok play a central role in public debate, social movements, governmental communication, public diplomacy, terrorism, war, campaigns, elections, governance, and policymaking, in addition to many other domains. As such, how these companies are governed, monetize content and users, set policies, and design technologies has outsized implications for global and national public spheres and political processes, including electoral institutions. These platforms are embedded in political, social, and economic systems that influence how they are governed and used—and which they in turn shape. Platforms have a complicated past when it comes to regulating political content. The role of mis/disinformation on social media platforms in the wake of the international Cambridge Analytica scandals and the rise of populist, authoritarian, or anti-democratic leaders and parties led to new global calls for increased regulation of these technologies once thought to be tools of liberation and democracy. Between 2016 and 2020, platforms responded by instituting a number of different content-moderation policies, strategies, and partnerships to address issues surrounding their role in democratic politics. Platforms took more seriously the propagation of conspiratorial content, the correction of misleading information, and the policing of content that undermined electoral processes. Since that time, platforms have generally rolled back trust and safety efforts, with stated justifications of freedom of expression. This article provides an overview of what is known about social media platforms and democratic processes, including their social and psychological effects. It analyzes platform policies belonging to Meta (Facebook, Instagram, and WhatsApp), X, YouTube, and TikTok regarding political and election-related content in six countries (Australia, Canada, India, Mexico, the United Kingdom, and the United States) as well as the European Union—all places holding elections in 2024 or 2025. The article focuses on the civic integrity, artificial intelligence, fact-checking, and political advertising policies of these platforms, given their importance to global politics and elections.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,004 |
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 ».