Leveraging Twitter Data and Activists’ Lived Experiences to Explore Digital Advocacy for Sex Work Decriminalization in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary community activism has been greatly influenced by the wide adoption of digital technologies, such as the use of social media. For communities whose voices are often systemically marginalized in public discourse, social media affords unique opportunities for communication to mobilize for social and policy advocacy. The digital space, meanwhile, has yet to be made equitable for all. This dissertation explores Twitter-based digital advocacy for sex work decriminalization in the United States, focusing on the opportunities in the digital space for community activism, the barriers facing activists when using Twitter for advocacy, and the resistance demonstrated by community activists in navigating barriers. Theoretically, the dissertation is guided by resource mobilization theory, discursive structure theory, the theory of connective action, and a systemic lens of digital inequity. This dissertation consists of five chapters, including an introduction, three independent empirical manuscripts, and a conclusion. Paper one adopts a sequential mixed methods design to explore how activists use Twitter connective functionalities (e.g., following a Twitter user, mentioning a user in a tweet, and replying to a user) to connect with key stakeholders and organize for sex work decriminalization. The mixed method analyses integrate findings of social network analysis of Twitter data and qualitative content analysis of interviews with activists who use Twitter for decriminalization advocacy. Paper two adopts qualitative content analyses of both tweets and qualitative interviews with activists to explore how sex worker rights activists and advocacy groups build Twitter messages to mobilize for decriminalization and how online advocacy is connected to offline advocacy. Finally, paper three adopts a qualitative content analysis of interviews with activists to explore how digital inequity shapes the barriers facing activists and how activists navigate and resist barriers. Overall, this research reveals activists’ intentional and strategic use of Twitter to organize resources, build movement alliances across political and social justice domains, and bridge online and offline mobilization for decriminalization advocacy. Meanwhile, the findings raise concerns about how intersecting forms of systemic marginalization legitimize platform-embedded exclusions, making Twitter an inequitable and risky environment for activists, especially for activists who engage in both online sex work and digital activism, to organize for advocacy. The research suggests the need for social workers and social justice researchers to critically examine and engage with the complex role of social media in community activism and the significance of conducting advocacy for digital equity with a commitment to confronting and removing structurally inequitable conditions compromising the digital participation of marginalized communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».