Analyzing tweets before and after Meta’s graphic self-harm imagery ban: a content analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The spread of suicide and non-suicidal self-injury (NSSI) content on social media has raised ongoing concerns about user safety and mental health. In response, social media platforms like Twitter (now X) and Meta (i.e., Facebook and Instagram) introduced content moderation policies to mitigate harm and promote safer digital environments. This study explored immediate trends in user discourse surrounding suicide and NSSI following the enactment of Meta’s graphic self-harm imagery ban. Specifically, it examined shifts in tweet tone, content type, and underlying themes immediately before and after the policy’s implementation. Methods: A corpus of 3,846 tweets was analyzed. Within this corpus, tweets spanning 32 weeks from October 18, 2018, to May 29, 2019, were selected. These dates were chosen to encompass approximately 16 weeks before and after the enactment of the policy on February 7, 2019. Tweets were categorized according to slant, tweet category, and theme. Results: The findings revealed notable shifts in online discourse. There was a significant decrease in the proportion of tweets identified as anti-self-harm tweets and a corresponding increase in the proportion of tweets aimed at understanding self-harm, many of which were coded as personal opinions or informative content. These trends suggest that while content promoting self-harm did not increase, the tone of discourse shifted toward greater nuance and reflection. This may reflect users’ growing efforts to process, contextualize, and share perspectives on self-harm in a policy-regulated environment. Conclusions: Meta’s graphic self-harm imagery ban appeared to influence how users communicated about suicide and NSSI on Twitter, prompting more content centered on understanding and discussion. However, the findings also highlight challenges in balancing harm reduction with space for personal narratives. These insights emphasize the role of policy in shaping public discourse and the need for clear moderation strategies that distinguish harmful promotion from lived experience and peer support.
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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».