Revised online hate speech law in Japan and early evidence of its effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The rise of online hate speech around the world in recent years has prompted many nations to reassess their laws and consider harsher penalties for offenders to deter such harmful behavior and foster a more positive online environment. This study aims to investigate the effectiveness of such legislation in Japan, where a revised law was enacted in June 2022, significantly increasing fines and introducing potential jail time for online insults. Design/methodology/approach Our study employs a mixed-methods approach, combining an observational analysis of Japanese Twitter data with a survey of Japanese undergraduate students. Findings We find that this stricter law has had a minimal impact on the behavior of Twitter users. Specifically, the toxicity level of Japanese tweets has not shown substantial changes since the law’s implementation. Meanwhile, our survey finds that the majority of survey participants are not aware of the legislation change. Additionally, survey participants significantly underestimate the penalties for offenders and are not particularly confident that offenders will be arrested. These findings underscore the critical role of public awareness in effectively deterring undesirable online conduct through legislation. Originality/value Our work is among the first empirical studies to evaluate the real-world impact of online hate speech legislation in Japan. It emphasizes that stricter law alone is insufficient to influence behavior without public awareness and trust in enforcement.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».