Studying those we oppose: A reflexive ethical framework for researching antifeminist women online
Notice bibliographique
Résumé
How can researchers ethically study online communities whose values fundamentally oppose their own? This article addresses the ethical dilemmas of conducting digital fieldwork with antifeminist women's communities. Drawing from netnographic research in four women's manosphere communities, Red Pill Women, Femcels, the Honey Badger Brigade, and Mothers of Sons, I develop a reflexive, feminist framework for ethical decision-making in politically contentious digital spaces. Rather than offering fixed rules, the framework consists of three sets of guiding questions that help researchers navigate ethical tensions at different stages of their project: when entering the field, during data collection, and throughout analysis. These questions are grounded in feminist epistemology, which prioritizes situated knowledge over claims to universal objectivity. I argue that studying ideologically oppositional communities does not require emotional alignment or political solidarity. Instead, it demands critical self-awareness and ethical transparency. The article highlights how antifeminist women's communities raise distinct challenges for digital research: their ideological complexity, gendered expectations of privacy, and resistance to academic inquiry all complicate the ethics of observation, interpretation, and representation. The framework presented here speaks to broader challenges in internet research and feminist methodology, offering tools for scholars working in polarized political contexts, especially with subjects who do not welcome the feminist researcher's gaze.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».