Legal analysis of the use of fake news in the political process between 2018 and 2021
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this master's thesis is to analyze the influence of fake news on the Brazilian political scene, more specifically in the context of the 2018 elections and the Jair Bolsonaro government between 2019 and 2021 in its management of popularity and its administration of the Covid-19 pandemic. The analysis will be focused on the response of the Brazilian legal system while using the Canadian legal system as a point of comparison. The text also focuses on how fake news works and how it was used in the context of the 2018 elections and later during Jair Messias Bolsonaro's government until August 2021, when this study was completed. In addition to factual analysis, this thesis will present the legal elements that aim to protect the privacy, security, transparency, use and responsibility of private data information, as well as the devices that can be used to combat the use of false news to manipulate the masses. This will be analyzed in the scenario of electoral campaigns, official government announcements and public policies in the Brazilian context and will be compared to the Canadian context. Furthermore, combined approaches from science and literature will be explored to reflect on the normative concerns posed by global challenges and local risks caused by mass manipulation, invasion of privacy, radicalization, use of personal data and data collection. Conclusively, we will verify whether the current instruments are efficient and sufficient to prevent, curb and punish the aforementioned practices. The results will reveal that even if the current instruments are efficient, they are not enough and need to be complemented with more flexible laws that are closer to the digital reality, with public policies and digital education for the population in general.
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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 | 0,006 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».