社交媒體如何擴大政治活動並危及選舉廉正

社交媒體如何擴大政治活動並危及選舉廉正 特朗普總統在俄克拉荷馬州塔爾薩舉行的競選集會擁有數千個空位,這至少部分歸功於在社交媒體平台TikTok上動員的青少年的行為。 美聯社照片/ Evan Vucci

20月XNUMX日,特朗普總統在塔爾薩參加集會的人數低於預期,這至少部分歸因於使用社交網絡的在線K-pop粉絲 的TikTok 組織和預訂集會門票,以此作為一種手段 惡作劇.

同樣,喬治·弗洛伊德(George Floyd)抗議活動的歷史規模是前所未有的 部分歸因於 到社交媒體。 據估計 25萬美國人參加 在抗議中。

社交媒體已證明自己是一種 政治行動主義的工具,從網上抵製到離線聚會。 它還對政治運動的運作方式有影響。 社交媒體可以通過 針對選民的努力,但它也可以使選舉過程 容易出現錯誤信息和操縱包括外國演員。

劫持標籤

社交媒體有 促成抗議和有意義的政治行動 通過吸引公眾的注意及其分散的性質,這使得活動家更容易逃避審查制度和協調行動。 K-pop粉絲通過TikTok進行的活動持續了一個多星期,並沒有引起主流媒體的關注。

TikTok青少年和K-pop粉絲接管了#BlackLivesMatter等反黑人生活的主題標籤,並用GIF和模因淹沒了反黑人生活的消息。 當社交媒體平台上的人們尋找這些標籤時,他們似乎無休止地 流行K-pop團體的圖像和粉絲視頻 例如Twice和EXO。

反過來,這又導致社交媒體平台上的算法進行分類 諸如K-pop這樣的熱門話題標籤 趨勢,而不是政治趨勢,挫敗了試圖利用標籤來宣傳其信息的反黑人生活激進主義者。

韓國流行樂迷 接聽電話 來自達拉斯警察局(Dallas Police Department)的人,他們正試圖從社交媒體上收集有關“ Black Lives Matter”抗議者的信息,並用他們最喜歡的K-pop明星的圖像和視頻轟炸他們。


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影響者和志趣相投的人

我自己的研究 顯示有 兩種機制 使社交媒體在數字行動主義中具有影響力。

首先,社交媒體給 產生意見的作用 少數影響者-擁有廣泛社交媒體網絡的人。 諸如 尤伯杯美國聯合航空公司 因不當行為在社交媒體上引起關注 由少數個人.

[每天都有深厚的知識。 訂閱《對話》的時事通訊.]

其次,在社交媒體上,人們與志趣相投的人互動, 所謂同形的現象.

這些機制共同為陷入緊密連接的在線網絡中的影響者及其追隨者提供了廣泛的受眾。 正如我的研究顯示的那樣,一旦模因,標籤或視頻傳播開來, 被動共享可以變成主動廣播 的想法。

例如,當名人珍妮(Jane)發推文支持諸如#BlackOutTuesday之類的病毒主題標籤時,如果粉絲阿麗莎(Alyssa)轉推,則更有可能被諸如阿麗莎(Alyssa)之類的人轉推。 簡的影響力因阿麗莎影響她的社交關係的能力而被放大。 由此產生的激進主義激化為大規模的在線運動,這一點很難忽視。

社交媒體和政治運動

社交媒體的見解力和對志趣相投的偏好也導致 在線濾泡,放大人們信息的迴聲室傾向於同意並過濾出與人們觀點相矛盾的信息。 美國最近的選舉和英國的英國脫歐投票可能是 受濾泡影響.

社交媒體還可以更輕鬆地縮小選民的目標範圍。 2016年,希拉里·克林頓(Hilary Clinton)的總統競選活動大大超過了唐納德·特朗普(Donald Trump)的競選活動,而特朗普競選活動的有效性歸因於其 針對特定人群的能力 克林頓選民的負面廣告。

具備一般的在線廣告,並具有 微觀目標選民 通過基於 詳細的人口統計數據,社交媒體既可以幫助也可以阻止政治運動針對選民的能力。

此外,政治運動需要良好的數據來創建可能的選民模型,他們利用這些數據來促使選民投票並說服可能的選民為自己的候選人投票。 看起來像是TikTok用戶 產生了大量的不良數據 為特朗普競選。 這種活動迫使活動花費時間和金錢清理數據。

社交媒體與選舉誠信

社交媒體的力量也對選舉的完整性提出了挑戰。 據報導,與俄羅斯政府有聯繫的實體 負責傳播大規模的虛假宣傳活動 可能影響了2016年大選。 參議院委員會 得出結論 “這些操作人員使用有針對性的廣告,故意捏造新聞報導,自行生成的內容以及社交媒體平台工具”,故意操縱了數百萬美國人的看法。

同樣,塔爾薩現像也凸顯出,如果這樣的話,對於一群青少年來說,如此容易地影響競選集會中的投票率,那麼外國演員干預選舉過程將變得多麼容易呢? 選舉過程,包括競選活動和觀察員如何收集政治信息,都容易受到錯誤信息和協調巨魔的影響。

社交媒體可以擴大組織良好,參與度高且網絡化的政治行為者的意圖範圍和行動範圍。 隨著大流行 越來越多的社會對互聯網的依賴,這些擔憂可能會增加。 問題是,當與算法過濾器和虛假信息相結合時,這些力量將如何塑造未來幾年的抗議和民主行動政治?談話

關於作者

Anjana Susarla,信息系統副教授, 密歇根州立大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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