Regulating Tik Tik in the global North and South: What are the Emerging Issues?
Notice bibliographique
Résumé
In June 2020, shortly after a military conflict with China, India banned TikTok in the country, citing national security concerns (Murray, 2023). Compared with developing countries such as India, most of the countries that have imposed partial physical restrictions on TikTok are concentrated in the global North, including the United States, the United Kingdom, Australia, Canada, the European Union, and New Zealand (Maheshwari and Holpuch, 2023). Both the global North and South are showing differing and shifting attitudes on how to regulate TikTok. The government’s supervision of social media platforms is not limited to restricting their use on the Internet or devices. Transparency Reports released by TikTok in 2024 indicate that the number of removal requests from government departments in different regions is uneven. For example, African and South American countries do not seem to be enthusiastic about deleting TikTok posts. Why is TikTok regulated differently across these countries? In addition, Europe’s inclusion of TikTok in the Digital Markets Act (DMA) gatekeeper (Meijer and Chee, 2024) also provides another idea for supervision - using the power of the government to restrict the development of social media platforms through regular reporting and data transparency. Different countries and regions will choose different regulatory methods based on their political characteristics and actual conditions. What patterns are emerging in the regulation of TikTok? To what extent have stakeholders and policymakers’ ideas logical and consistent in their regulatory policies to achieve the desired results. This study will evaluate the emerging regulatory approaches adopted by the global North and South countries. While it is not a comparative study, the paper is a preliminary analysis of the emerging trends. patterns and rationality of policymakers in formulating regulatory policies TikTok and other Bid Techs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».