Exploration du phénomène d’astroturfing : une stratégie de communication usurpant l’identité citoyenne dans l’espace public
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une recherche exploratoire portant sur le phénomène d’astroturfing. L’astroturfing est une stratégie de communication dont la source réelle est occultée et qui prétend à tort être d’origine citoyenne. La littérature est ténue à propos de cet objet de recherche qui est pourtant visible dans les sociétés démocratiques. La recherche débusque, sur le Web, 99 cas d’astroturfing. Leur analyse s’appuie sur 548 documents (médias, documents internes, blogues, etc.). Il est alors possible d’esquisser un portrait de ce phénomène en s’intéressant à ses initiateurs, ses intermédiaires exécutants, ses objectifs, ses cibles et aux moyens de communication qu’il emprunte. L’interprétation des résultats permet de déduire que l’astroturfing exerce une fonction d’influence en société, entre autres par le biais de la mise à l’agenda et de l’influence interagenda. Ce premier pas dans la compréhension de ce phénomène se veut, entre autres, un appel à d’autres chercheurs pour qu’une concaténation des résultats puisse s’effectuer. Il nous apparaît primordial d’étudier ces stratégies de communication, même si leur éthique est discutable.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.028 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".