Twitter and social bots : an analysis of the 2021 Canadian election
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les médias sociaux sont désormais des outils de communication incontournables, notamment lors de campagnes électorales. La prévalence de l’utilisation de plateformes de communication en ligne suscite néanmoins des inquiétudes au sein des démocraties occidentales quant aux risques de manipulation des électeurs, notamment par le biais de robots sociaux. Les robots sociaux sont des comptes automatisés qui peuvent être utilisés pour produire ou amplifier le contenu en ligne tout en se faisant passer pour de réels utilisateurs. Certaines études, principalement axées sur le cas des États-Unis, ont analysé la propagation de contenus de désinformation par les robots sociaux en période électorale, alors que d’autres ont également examiné le rôle de l’affiliation partisane sur les comportements et les tactiques favorisées par les robots sociaux. Toutefois, la question à savoir si l'orientation partisane des robots sociaux a un impact sur la quantité de désinformation politique qu’ils propagent demeure sans réponse. Par conséquent, l’objectif principal de ce travail de recherche est de déterminer si des différences partisanes peuvent être observées dans (i) le nombre de robots sociaux actifs pendant la campagne électorale canadienne de 2021, (ii) leurs interactions avec les comptes réels, et (iii) la quantité de contenu de désinformation qu’ils ont propagé. Afin d’atteindre cet objectif de recherche, ce mémoire de maîtrise s’appuie sur un ensemble de données Twitter de plus de 11,3 millions de tweets en anglais provenant d’environ 1,1 million d'utilisateurs distincts, ainsi que sur divers modèles pour distinguer les comptes de robots sociaux des comptes humains, déterminer l’orientation partisane des utilisateurs et détecter le contenu de désinformation politique véhiculé. Les résultats de ces méthodes distinctes indiquent des différences limitées dans le comportement des robots sociaux lors des dernières élections fédérales. Il a tout de même été possible d'observer que les robots sociaux de tendance conservatrice étaient plus nombreux que leurs homologues de tendance libérale, mais que les robots sociaux d’orientation libérale étaient ceux qui ont interagi le plus avec les comptes authentiques par le biais de retweets et de réponses directes, et qui ont propagé le plus de contenu de désinformation.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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 it