The 2011 Vancouver riot and the role of Facebook in crowd-sourced policing
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers two interlinked developments of the 2011 Vancouver riots in British Columbia, Canada: the self-righteousness of citizens on social media, and the impact this has on official police work. The use of social media is of course not new with the 2011 Vancouver riots and while other parallels exist (e.g. 2010 G20 Summit held in Toronto), a key difference rests with citizen behaviour. With this in mind we consider the use of surveillance and social media to identify and prosecute people who participated in the 2011 Vancouver riots. While Canada has seen other “Stanley Cup Riots” (e.g. Montreal 1993, Vancouver 1994), social media were not a part of these past events. We draw from three data sources: 1) Facebook postings following the 2011 Vancouver riots; 2) documents; and 3) qualitative interviews with university students and university employees conducted before the 2011 Vancouver riots. The triangulation of these data from different time periods contextualizes attitudes about surveillance strategies on social media, a process that helps to provide a more complete perspective of the use of social media following the 2011 Vancouver riots. From these data emerge a developing form of governance amongst social media users; we refer to this as crowd-sourced policing. Insights about this phenomenon can be gained by investigating the 2011 Vancouver riots. To do so, we first outline our conceptual framework, discuss police use of social media, provide an overview of our methods, develop crowd-sourced policing on Facebook, and then link this with social control on Facebook, before finally drawing our conclusions. Suggestions for future research are noted.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».