No more sources? The impact of Snowden's revelations on journalists and their confidential sources
Notice bibliographique
Résumé
From June 2013 documents leaked by the National Security Agency (NSA) dissident Edward Snowden revealed that Western intelligence agencies are capable of bulk collection of electronic communications flowing through global telecommunication systems. Surveillance data shared by the ‘Five Eyes’ eavesdropping agencies of the US, UK, Canada, Australia and New Zealand include journalist’s communications. In the wake of Snowden leak, Zygmunt Baumann et al called for a systematic assessment of the scale, reach and character of contemporary surveillance practices (2014, 122). This paper explores a specific part of Bauman’s task by assessing the impact of the Snowden revelations on confidential source-based journalism. Interviews were conducted with a range of investigative journalists who have experience of covering national security in Five Eyes countries. All expressed serious concern over the intelligence agencies’ greatly enhanced capability to track journalists and identify and neutralise their sources. The paper concludes that there is clear evidence of a paradigmatic shift in journalist-source relations as those interviewed regard Five Eyes mass surveillance as a most serious threat to the fourth estate model of journalism as practiced in Western democratic countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,061 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,025 |
| Communication savante | 0,022 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».