The Internet Research Agency Campaign to Influence the 2016 <scp>US</scp> Presidential Elections: A Rhetorical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The centrality of information and communicative processes in persuading society has, historically, made the media one of the key networks of power and influence in society. The rapid expansion of social media platforms has, however, enabled revolutionary changes in how this power is wielded and how persuasion occurs. This has had a profound impact on how political, economic, and social issues are understood and addressed. While a comprehensive body of social psychological theory and applied practice on the topic of persuasion has been developed over many years, persuasion in the contemporary social media environment is one that researchers are yet to fully understand. Methods for achieving this understanding continue to evolve. This article draws on a large corpus of material (2218 Facebook advertisements and metadata) which documented the Russian Internet Research Agency campaign to influence the outcome of the 2016 US presidential elections. Drawing on Aristotle's rhetorical framework, this article presents a process analysis to understand how political persuasion is undertaken in the contemporary social media environment. The findings provide new insights into the social psychological processes of persuasion in contemporary society and demonstrate the utility of a rhetorical framework in understanding persuasion campaigns in dynamic digital settings.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».