Вечный оффлайн вконтакте с телефона: Как быть offline в официальном клиенте Вконтакте на Android? — Разные заметки

Мы изучаем влияние нового инструмента цифровых репрессий — ежедневного налога на использование социальных сетей в Уганде. Используя синтетическую структуру контроля и экзогенное время введения налога, вызванное законодательным календарем, мы подсчитали, что налог уменьшил количество пользователей Twitter с географической привязкой на 13 процентов. Эффект больше для более бедных и менее частых пользователей. Несмотря на общее снижение использования Твиттера, количество твитов, относящихся к коллективным действиям, и наблюдаемые протесты увеличились в связи с введением налога по сравнению с синтетическим контролем. Высокая значимость налога как цифровой репрессии и его влияние на состав пользователей — два возможных механизма такого негативного эффекта.

В этом документе представлен набор данных о мультимодальных событиях протеста в Чили и Венесуэле (MMCHIVED). MMCHIVED генерирует данные о событиях дня города, используя новый источник данных, текста и изображений, которыми делятся в социальных сетях. Эти данные позволяют улучшить измерение теоретически важных переменных, таких как размер протеста, насилие протестующих и государства, демографические данные протестующих и эмоции. В Венесуэле MMCHIVED регистрирует гораздо больше протестов, чем существующие наборы данных. В Чили он регистрирует немного больше событий, чем набор данных о местах и ​​событиях вооруженных конфликтов (ACLED). Эти дополнительные события происходят из небольших городов, расположенных далеко от Каракаса и Сантьяго, что является улучшением освещения по сравнению с наборами данных, основанными на газетах, и документ подтверждает, что они действительно положительные. Методология MMCHIVED может генерировать данные о протестах в 107 странах, которые содержат 97,14% мирового ВВП и 82,7% населения мира.

Изображение как данные: автоматизированный анализ контента для визуальных презентаций политических деятелей и событий [

Изображения имеют значение, поскольку они помогают людям оценивать политику, в первую очередь посредством эмоционального резонанса, и могут помочь исследователям из различных областей измерить другие трудно оценить количество. Однако отсутствие масштабируемых аналитических методов не позволяет исследователям включать крупномасштабные данные изображений в исследования. Эта статья предлагает подробный обзор автоматизированных методов анализа изображений и объясняет их использование и реализацию. В нем подробно рассказывается о том, как эти методы и результаты могут быть проверены и интерпретированы, и обсуждаются этические проблемы. Затем в двух примерах освещаются подходы к систематическому пониманию визуальных представлений политических деятелей и событий из крупномасштабных наборов данных изображений, собранных из социальных сетей. В первом исследовании рассматриваются гендерные и партийные различия в самопрезентации американских политиков с помощью их фотографий в Facebook с использованием готовой модели компьютерного зрения, Google Label Detection API. Второе исследование разрабатывает классификаторы изображений на основе сверточных нейронных сетей для обнаружения пользовательских ярлыков на изображениях протестующих, размещенных в Twitter, чтобы понять, как протесты оформляются в социальных сетях. Эти анализы демонстрируют преимущества компьютерного зрения и глубокого обучения как нового аналитического инструмента, который может расширить область и размер традиционного визуального анализа до тысяч функций и миллионов изображений. В документе также представлены подробные технические сведения и практические рекомендации, которые помогут ученым и практикам в области политической коммуникации.

COVID-19 Расширение возможностей обхода цензуры и доступа к чувствительным темам в Китае [

Кризис побуждает людей внимательно следить за новостями, и это более активное участие может подвергать людей риску политически чувствительной информации, не связанной с первоначальным кризисом. Мы используем случай со вспышкой COVID-19 в Китае, чтобы изучить, как кризис влияет на поиск информации в странах, которые обычно осуществляют значительный контроль над доступом к СМИ. Кризис стимулировал обход цензуры и доступ к международным новостям и политическому контенту на веб-сайтах, заблокированных в Китае. Как только люди обходили цензуру, они не только получали больше информации о самом кризисе, но и получали доступ к несвязанной информации, которую режим долгое время подвергал цензуре. Используя сравнения с демократическими и другими авторитарными странами, также затронутыми ранними вспышками, результаты показывают, что люди, которым большую часть времени блокируют доступ к информации, могут непропорционально и коллективно получить доступ к этой давно скрытой информации во время кризиса. Оценки, полученные в результате такого доступа, негативные или позитивные для правительства, могут основываться как на текущих событиях, так и на подвергнутой цензуре истории.

Как насилие со стороны государства и протестующих влияет на динамику протеста [

Как насилие со стороны государства и протестующих влияет на рост или спад протестов? Предыдущие исследования показывают противоречивые результаты того, как насилие влияет на динамику протеста. В этой статье утверждается, что ожидания и эмоции должны порождать n-образную зависимость между серьезностью государственных репрессий и изменениями в масштабах протеста на следующий день. Насилие со стороны протестующих должно уменьшить привлекательность протеста и увеличить ожидаемую стоимость протеста, уменьшая последующий размер протеста. Поскольку проверка этого аргумента требует точных измерений, создается конвейер, который применяет сверточные нейронные сети к изображениям, которые публикуются в твитах с геолокацией. Непрерывно оцениваемые оценки насилия со стороны государства и протестующих генерируются на каждый день города для 24 городов в пяти странах, равно как и оценки размера протеста, а также возраста и пола протестующих. Результаты предлагают решение загадки репрессий и инакомыслия и присоединяются к растущему объему исследований, извлекающих выгоду из использования социальных сетей для понимания субнациональных конфликтов.

Ученые предложили множество теоретических решений, объясняющих противоречивые выводы о взаимосвязи государственных репрессий и протестов, но эта загадка репрессий и инакомыслия остается нерешенной. Мы моделируем распространение протеста в социальных сетях, чтобы предположить, что загадка репрессии-инакомыслие возникает из-за природы статистической выборки. Несмотря на то, что симуляции в статье конструируют подавление таким образом, что оно может только уменьшить размер протеста, сила подавления иногда коррелирует с уменьшением, увеличением или отсутствием изменения размера протеста, независимо от типа выбранной сети или размера выборки. Более того, результаты наиболее противоречивы, когда уровень подавления наиболее точно соответствует наблюдаемому в реальных данных. Эти результаты предлагают новую основу для понимания поведения государства и протестующих и предполагают важность сбора сетевых данных при изучении протестов.

Новости и социальные сети точно измеряют изменение размера протеста [

Крупные протесты с большей вероятностью приведут к изменению политики, чем небольшие, но независимо от того, являются ли оценки посещаемости, представленные в новостях или полученные из социальных сетей, предвзятыми — открытый вопрос. Это письмо закрывает вопрос: новости и данные социальных сетей с геолокацией дают точные оценки изменения размера протеста. Это утверждение подтверждается данными о местоположении мобильных телефонов более 10 миллионов человек во время протестов Марша женщин в США в 2017 году. Эти оценки мобильных телефонов сильно коррелируют с оценками, представленными в средствах массовой информации, а также с тремя оценками размера, полученными с использованием твитов с геолокацией, одна на основе текста и две на основе изображений. Выводы о посещаемости протестов, сделанные на основе этих оценок, совпадают с выводами других авторов о Женском марше.

После того, как кремлевские политики решили включить территорию Крыма в состав России, обновленная информация об общественном отношении в русскоязычных сообществах в других странах в Украине пользовался бы большим спросом. Поскольку пользователи социальных сетей создают контент для передачи идей своим социальным сетям, политический дискурс в Интернете может дать важные подсказки о политических настроениях сообществ. Мы отображаем эволюцию настроений русскоязычных, выраженных в социальных сетях, на протяжении всего конфликта, как это могли бы наблюдать российские аналитики в то время. Результаты показывают, что российско-украинская межгосударственная граница продвинулась настолько далеко, насколько могли продвинуться их военные, не неся при этом никаких затрат на оккупацию — Крым, и не дальше.

Понимание политической идеологии законодателей из изображений в социальных сетях [

Резюме: В этой статье мы стремимся понять, как политики используют изображения для выражения идеологической риторики с помощью изображений в Facebook, размещенных членами Палаты представителей и Сената США. . В эпоху социальных сетей политика стала пропитана образами, мощной и эмоционально значимой формой политической риторики, которая использовалась политиками и политическими организациями для влияния на общественные настроения и поведение избирателей на протяжении более века. Однако на сегодняшний день мало что известно о том, как изображения используются в качестве политической риторики. Используя методы глубокого обучения для автоматического прогнозирования принадлежности к Республиканской или Демократической партии исключительно на основе фотографий членов 114-го Конгресса США в Facebook, мы демонстрируем, что предсказанные классовые вероятности на основе нашей модели функционируют как точный показатель политической идеологии изображений на левом фланге. правое (либерально-консервативное) измерение. После учета пола и расы политиков наш метод достигает точности 590,28 % по отдельным фотографиям и 82,35 % при суммировании баллов по нескольким фотографиям (до 150) одного и того же человека. Чтобы лучше понять содержание изображения, отличающее либеральные изображения от консервативных, мы также проводим углубленный анализ содержания фотографий. Наши результаты показывают, что консерваторы, как правило, используют больше изображений, поддерживающих статус-кво политических институтов и поддержание иерархии, изображающих людей из доминирующих социальных групп и демонстрирующих большее счастье, чем либералы.

Twitter as Data [

Резюме: Развитие Интернета и мобильных телекоммуникаций создало возможность использования больших наборов данных для понимания поведения на беспрецедентных уровнях временного и географического разрешения. Онлайн-социальные сети привлекают больше всего пользователей, хотя пользователи этих новых технологий предоставляют свои данные из нескольких источников, например. подробные записи звонков, сообщения в блогах, веб-форумы и сайты агрегации контента. Эти данные позволяют ученым выбирать между конкурирующими теориями, а также разрабатывать новые, так же как микроскоп способствовал развитию микробной теории болезней. Из этих сетей Twitter представляет собой идеальное сочетание размера, международного охвата и доступности данных, что делает его предпочтительной платформой для академических исследований. Однако сбор, очистка и анализ этих данных требуют новых инструментов и процессов. Этот элемент знакомит социологов с этими методами и предоставляет сценарии и примеры для загрузки, обработки и анализа данных Twitter.

Обнаружение протестной активности и оценка воспринимаемого насилия по изображениям в социальных сетях [

Мы разрабатываем новую визуальную модель, которая может распознавать протестующих, описывать их действия с помощью визуальных атрибутов и оценивать уровень воспринимаемого насилия на изображении. Исследования социальных сетей и протестов используют обработку естественного языка для отслеживания того, как люди используют хэштеги и ссылки, часто с акцентом на распространение этих элементов. Однако эти подходы могут оказаться неэффективными для полной характеристики реальных реальных протестов (например, насильственных или мирных) или для оценки демографических данных участников (например, возраста, пола и расы) и их эмоций. Наша система характеризует протесты по этим параметрам. Мы собрали твиты с геотегами и их изображения за 2013–2017 годы и проанализировали несколько крупных акций протеста за этот период. Многозадачная сверточная нейронная сеть используется для автоматической классификации присутствия протестующих на изображении и прогнозирования его визуальных атрибутов, воспринимаемого насилия и проявленных эмоций. Мы также выпускаем набор данных изображений протеста Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, наш новый набор данных из 40 764 изображений (11 659изображения протеста и жесткие негативы) с различными аннотациями визуальных атрибутов и настроений. Используя этот набор данных, мы обучаем нашу модель и демонстрируем ее эффективность. Мы также представляем экспериментальные результаты различного анализа данных изображений с геотегами в нескольких распространенных акциях протеста.

Продольная центральность сети с использованием неполных данных

Аннотация: У политологов отсутствует недорогая методология анализа структурных свойств крупномасштабных сетей. В этой статье показано, как анализировать изменение структурного положения людей на ежедневном уровне с помощью социальной сети Twitter. Для этого вводятся два новшества. Во-первых, можно сделать вывод, когда два человека соединяются друг с другом через произвольный промежуток времени после того, как они действительно установили связь, что усложняется тем, как Twitter предоставляет данные исследователям. Сообщества, которые объединяют людей из разных стран, также могут быть идентифицированы с помощью этого первого метода. Наблюдение за ежедневными изменениями в сети позволяет выявить меняющиеся сообщества и положение отдельных людей в них. Во-вторых, вводится сетевая мера из компьютерных наук, кумулятивная центральность по соседству (NCC); он сохраняет ранжирование центральности отдельных лиц без полных сетевых данных, которые требуются для этих мер. Сочетание первого метода со вторым позволяет получать ежедневные данные о центральном положении в сети. Более того, эти методы могут быть применены к сети после того, как истек исследуемый период. Без этих методов получение ежедневных данных о структурном положении людей было бы чрезмерно дорогостоящим. Эти методы продемонстрированы на примере 21 аккаунта в Твиттере из Бахрейна и Египта в течение 3 месяцев в начале 2011 года. Наземные данные о количестве их подписчиков подтверждают точность постфактум вывода, сетевая центральность активистов меняется как абсолютно, так и относительно друг друга, и выявляются лица, связывающие активистов в каждой стране.

Спонтанное коллективное действие [

Аннотация:  Кто несет ответственность за протестную мобилизацию? Модели болезней и распространения информации предполагают, что те, кто занимает центральное место в социальной сети (ядро), должны иметь большую способность мобилизовать других, чем те, кто менее тесно связан. Напротив, в этой статье утверждается, что те, кто не занимает центральное место в сети (периферия), могут генерировать коллективные действия, особенно в контексте крупномасштабных протестов в авторитарных режимах. Чтобы показать, что те, кто находится на краю социальной сети, не влияют на уровень протеста, в этой статье разрабатывается набор данных о ежедневных протестах в 16 странах Ближнего Востока и Северной Африки за 14 месяцев с 2010 по 2011 год. Он объединяет этот набор данных с геокодированное общение на индивидуальном уровне за тот же период и измеряет количество подключений каждого человека. Показано, что те, кто находится на периферии, несут ответственность за изменение уровня протеста, при этом некоторые данные свидетельствуют о том, что мобилизационные усилия ядра приводят к меньшему количеству протестов. Эти результаты имеют последствия для широкого круга социальных вариантов, основанных на взаимозависимом принятии решений.

SCM: Дополнительные материалы

Предсказуемость против гибкости: секретность в международном инвестиционном арбитраже [

Резюме: Есть жаркие споры о мудрости и влиянии секретности на международные переговоры. Эти дебаты стали центральными в процессе арбитража иностранных инвестиций, потому что стороны в спорах почти всегда могут скрыть результаты арбитража от всеобщего обозрения. Работая с новой базой данных споров в крупнейшем в мире арбитражном учреждении между инвесторами и государством, Международном центре по урегулированию инвестиционных споров Всемирного банка, авторы исследуют стимулы компаний и правительств к сохранению в тайне деталей своих споров. Авторы утверждают, что секретность в контексте инвестиционного арбитража работает как механизм повышения гибкости, подобно тому, как оговорки об исключении действуют в контексте международной торговли. Чтобы привлечь и сохранить инвестиции, правительства дают договорные и основанные на договорах обещания передать обязательный арбитраж в случае возникновения спора. Они могут предпочесть секретность в тех случаях, когда на них оказывается сильное политическое давление с целью принятия политики, нарушающей международные правовые нормы, направленные на защиту интересов инвесторов. Инвесторы предпочитают сохранять секретность при разрешении политически чувствительных споров по поводу активов, которыми они будут владеть и управлять в принимающих странах еще долгое время после того, как конкретный спор будет урегулирован. Хотя правительства предпочитают сохранять секретность, чтобы облегчить политически трудные переговоры, секретность умаляет одну из основных целей арбитража: позволить правительствам публично заявить о своей общей приверженности политике, благоприятствующей инвесторам. Понимание мотивов сохранения в тайне деталей разрешения споров может помочь будущим ученым более точно объяснить наблюдаемые модели выигрышей и проигрышей в арбитраже между инвесторами и государством, а также модели инвестиций.

Онлайн-социальные сети и офлайн-протесты [

Резюме: Широкомасштабные протесты происходят часто и иногда свергают целые политические системы. Между тем онлайн-социальные сети становятся все более распространенной составляющей жизни людей. Мы представляем крупномасштабное лонгитюдное исследование, которое связывает онлайн-поведение в социальных сетях с офлайн-протестами. Используя почти 14 миллионов твитов с геолокацией и данные о протестах из 16 стран во время «арабской весны», мы показываем, что усиление координации сообщений в Twitter с использованием определенных хэштегов связано с усилением протестов на следующий день. Результаты также показывают, что традиционные действующие лица, такие как СМИ и элита, не влияют на результаты. Эти результаты показывают, что активность социальных сетей коррелирует с последующей крупномасштабной децентрализованной координацией протестов, что имеет важные последствия для будущего баланса сил между гражданами и их государствами.

Этот отчет, который сочетает качественную и количественную методологию с новыми источниками данных для создания «цифрового тематического исследования», был создан при поддержке Агентства США. международного развития. Он проинформировал последующие компоненты диссертационного проекта, особенно теоретизирование об активности в авторитарных контекстах, объединение качественных и количественных данных микроуровня, а также разработку методологий анализа социальных сетей с использованием данных Twitter.

Выход за рамки газет и текста для изучения спорной политики [

Наборы данных о событиях должны использовать изображения, особенно из социальных сетей, для создания своих данных.

Изменение источников: активность в социальных сетях во время гражданской войны [

В этом эссе мы исследуем, как на использование социальных сетей может влиять динамика локальных конфликтов. Мы изучаем использование Твиттера лицами, базирующимися в Сирии во время конфликта, включая данные за период с 2014 по 2017 год. Вместо изучения контента, публикуемого людьми, использующими Твиттер, мы фокусируемся на активности аккаунта как на индикаторе изменения динамики офлайн. Нарративы в социальных сетях могут меняться не только потому, что люди меняют тип контента, который они публикуют, но и потому, что меняется состав пользователей, публикующих сообщения из определенного места.

Plus Ça Change: Новые медиа и вечный протест [

Социальные сети в некотором роде трансформировали протест, но в большинстве случаев они не меняют фундаментальную динамику протеста. В то время как социальные сети могут создавать политическую власть, открывая новые пространства для инакомыслия, любой протестный эффект от этого открытия начинает рассеиваться к первой половине 2011 года, к среднему этапу «арабской весны». Причина этого приглушенного эффекта, как и решение проблемы бездомности, одноименная. Сочетание человеческого инстинкта общения (социального) и способности широко распространять это общение (средства массовой информации) является новой разработкой для человечества, и это слияние определенным образом трансформирует протест. В то же время, поскольку социальные сети представляют собой рекомбинацию универсальных, ранее существовавших моделей поведения и технологий, они не трансформируют большинство важных составляющих протеста, включая усилия государств по его подавлению.

Как использовать данные социальных сетей для политических исследований

Комментарий: Будущее данных — это образы [

Первые два абзаца: Чжан и Пан (данный том, стр. 000) впечатляют. Показывая, как сочетание социальных сетей, текста и изображений может генерировать новые данные, авторы значительно продвинули вперед состояние данных о событиях. До этой статьи передовой методологией создания данных о событиях было чтение больших объемов газет вручную или обучение компьютера автоматическому извлечению этой информации. Сочетая классификатор изображений с текстовой моделью, обученных на проверенных сообщениях Sina Weibo, Чжан и Пан указывают путь к светлому будущему для изучения коллективных действий. Эта статья — новый рубеж.

Несмотря на впечатляющие достижения этой статьи, у нее есть один существенный недостаток: она недостаточно убедительно аргументирует потенциал данных изображений социальных сетей в создании данных о событиях для коллективных действий. Поэтому в этом комментарии я приведу еще более сильный аргумент, чем два автора: хотя существует много интересной и необходимой работы, связанной с наборами данных о событиях в газетах, изображения, созданные с помощью социальных сетей, настолько многообещающи, что они должны генерировать свою собственную исследовательскую программу. .

Новости и взгляды: Морализация, протест и насилие [

Первые два абзаца: С появлением Интернета ученые задавались вопросом, как цифровые технологии влияют на нашу политическую жизнь. Одной из областей, которая привлекает все большее внимание, по крайней мере, со времен «Зеленого движения» в Иране в 2009 году, является то, как социальные сети — такие платформы, как Facebook, Twitter, ВКонтакте и Sina Weibo — влияют на ход протестных движений. Совсем недавно исследователи начали задаваться вопросом не «Как социальные сети влияют на протесты?», а «Что мы можем узнать о протестах из социальных сетей, чего мы иначе не могли бы?» Исследование в Nature Human Behavior  , созданный Марлоном Муйманом и его коллегами, находится на переднем крае этой новой волны работы. Сочетая геокодированные сообщения Twitter (твиты) протестов Фредди Грея в Балтиморе с лабораторными экспериментами, они обнаруживают, что протесты с большей вероятностью перерастут в насилие, когда основная проблема будет морализована.

Mooijman et al. утверждают, что протест с большей вероятностью перерастет в насилие в результате двух условий: (1) «степени, в которой люди рассматривают протест как моральную проблему» и (2) когда протестующие верят, что другие видят проблему с точки зрения морали. Использование Твиттера и экспериментов для изучения морали важно, потому что это дает возможность проверить класс объяснений, которые часто трудно проверить.