Studies in digital politics: activism, mobilization, and misinformation
Notice bibliographique
Résumé
Les réseaux sociaux et les technologies de communication numérique ont profondément transformé la politique démocratique en modifiant l'engagement, la participation, et l'activisme politiques. Cette thèse examine les réalités, les processus et les conséquences de notre nouvel environnement politique, façonné par le numérique. Elle aborde trois questions clés: 1) Qui façonne les conversations politiques en ligne? 2) Comment les communautés et identités numériques se mobilisent-elles politiquement? et 3) Quelles sont les implications de la politique numérique sur la mésinformation?Le premier article, Who Composes the Conversation? An Evaluation of the Distinctiveness of Digital Activists, introduit le concept d'Activistes numériques et analyse systématiquement leur composition. Les croyances des Activistes numériques, leurs comportements et le contenu qu'ils produisent diffèrent considérablement des autres populations, avec des implications importantes pour la politique sur les réseaux sociaux. L'article souligne également les limites conceptuelles claires des inférences que les chercheurs, les commentateurs et les décideurs peuvent tirer de l'étude des traces numériques.Le deuxième article, Politically Mobilizing an Online Community: r/WallStreetBets, GameStop, and Expressive Political Participation, évalue comment un événement majeur a politiquement mobilisé une communauté en ligne auparavant apolitique. Il révèle que de nouveaux participants, que j'appelle les Migrateurs politiques, ont impulsé cette mobilisation, tandis que les membres de longue date de la communauté sont restés largement non affectés. Cette étude expose les dynamiques des mouvements politiques en ligne et les processus de mobilisation.Le troisième article, Reach, Perceived Accuracy, and Engagement with Real and Fake Stories During the 2021 Canadian Federal Election, évalue l'impact des nouvelles vraies et fausses sur les attitudes et les comportements. Il montre comment l'exposition sélective, le raisonnement motivé et les dynamiques des réseaux sociaux influencent à la fois l'exposition aux fausses informations et la croyance en celles-ci pendant les élections.Cette thèse contribue à l’étude de la politique numérique en introduisant les concepts d'Activistes numériques, responsables de la majorité du contenu politique, et de Migrateurs politiques, qui génèrent l'essentiel de l'énergie autour des mouvements et thèmes politiques émergents sur les plateformes sociales. Elle montre clairement en quoi les Activistes numériques se distinguent du grand public et des utilisateurs politisés, notamment en termes de connaissances politiques, de polarisation et de volonté de s'engager. Je démontre comment la mobilisation politique dans des communautés auparavant apolitiques peut émaner de nouveaux venus plutôt que de membres de longue date. Enfin, je contribue au débat sur la mésinformation en montrant comment les structures des plateformes et les algorithmes des réseaux sociaux façonnent la diffusion et la croyance en la désinformation lors de moments démocratiques critiques, comme les élections. Ces résultats offrent des perspectives à la fois académiques et pratiques sur le rôle des plateformes numériques en politique et soulèvent des questions importantes pour les décideurs politiques et les chercheurs
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 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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».