Studies in digital politics: activism, mobilization, and misinformation
Bibliographic record
Abstract
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
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".