How do Digital Divides Determine Social Media Users’ Aspirations to Influence Others?

Malinen, Sanna; Koivula, Aki; Koiranen, Ilkka

doi:10.1145/3400806.3400823

Cited by 6 publications

(4 citation statements)

References 32 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…This makes sense as searching for information is proactive, while receiving information may result from passive browsing and not involve a need for specialist skills or knowledge. External efficacy has a positive effect (regardless of gender) on searching for information online and obtaining political information on Twitter, but there is no similar effect for Facebook (Malinen et al, 2020).…”

Section: Gender Effects On Engagement With Political Informationmentioning

confidence: 90%

“…The Knowledge Gap Hypothesis (Tichenor et al, 1970) has been shown to explain gender differences in online political engagement (Ahmed & Madrid-Morales, 2020) suggesting confidence is a factor. Furthermore, women were found to discuss politics to develop ideas and understanding as opposed to the male trait of sharing opinions (Malinen et al, 2020) suggesting lower levels of certainty about their stance, demonstrating the link between internal efficacy, self-perceived knowledge, and external efficacy, the capacity to have influence. The fact that political efficacy is found to be lower among women unless they have strong ideological beliefs (Heger & Hoffmann, 2021) reinforces this perspective.…”

Section: External and Internal Efficacymentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Women learn while men talk?: revisiting gender differences in political engagement in online environments

Lilleker

Koc-Michalska

Bimber

2021

Information, Communication & Society

View full text Add to dashboard Cite

There is an inconclusive debate on whether male and female users of social media platforms engage with political content differently. While some highlight minimal differences others evidence an engagement gap where male are more visible within online environments. Drawing on data from a representative survey of citizens in France, the UK and USA we explore the engagement gap in more granular detail. Our data shows minimal gender differences for most forms of online political engagement, but there remain some indications of a gendered divide. While the feeling of external efficacy is crucial to engage online regardless gender, women appear to need a sense of higher levels of competence in order to engage with online political content, especially for sharing and commenting. The study confirms interest in politics, extreme political ideological views and large social media network as prompt for more eager political engagement, but we do not find any substantial gender differentiation. Our findings suggest some minimal country differences on women engagement in commenting. Overall, our data indicates that while women may be as likely as men to participate in online political expression, through sharing and commenting, and may have an equal overall share of voice, the voices of many women are at least more muted in open public political discussions environment.

show abstract

Section: Gender Effects On Engagement With Political Informationmentioning

confidence: 90%

Section: External and Internal Efficacymentioning

confidence: 99%

Women learn while men talk?: revisiting gender differences in political engagement in online environments

Lilleker

Koc-Michalska

Bimber

2021

Information, Communication & Society

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Section: Introductionunclassified

Análise das Publicações no Twitter sobre as Vacinas Contra a COVID-19 no Brasil

Vidal,

Madureira,

Junior

et al. 2023

CadINF

View full text Add to dashboard Cite

No início de 2020, o mundo conviveu com uma crise causada pelo surgimento da doença do Corona Vírus (COVID-19). Esta pandemia foi devastadora para diversos países, mas os impactos sofridos e as medidas tomadas para enfrentar esta crise distinguiu cada nação. Entre as medidas mais eficazes para enfretamento da doença, a vacinação tornou-se a principal ferramenta de prevenção e controle durante a pandemia. Ao mesmo tempo, as Redes Sociais Online (RSO exerceram um importante papel cívico e político, estando entre as fontes de notícia e informações mais utilizadas no mundo. Este artigo apresenta uma análise das publicações de brasileiros e do presidente do Brasil na plataforma Twitter sobre as vacinas contra a COVID-19. Técnicas de Aprendizado de Máquina foram usadas e os resultados mostraram que a Máquina de Vetores-Suporte (Support Vector Machine - SVM) foi o modelo com melhor desempenho. A classificação das vacinas que os usuários e o presidente mais citaram nos tweets alcançou 60,72% de acertos após seleção com ReliefF.

show abstract

“…Neste cenário, as Redes Sociais Online (RSO) se tornaram um espaço significativo para atividade cívica e política, além de criarem oportunidades para governantes influenciarem as opiniões dos seus públicos [Malinen et al, 2020]. As RSO estão entre as fontes de informação mais utilizadas no mundo: o acesso fácil e econômico à Internet e o elevado número de usuários popularizaram rapidamente estas plataformas, tornando-as uma das formas mais fáceis e eficazes de divulgar a informação.…”

Section: Introductionunclassified

Análise das publicações sobre vacinas contra COVID-19 de brasileiros e do Presidente do Brasil no Twitter

Santos

Vidal

et al. 2021

Anais Da VII Escola Regional De Sistemas De Informação Do Rio De Janeiro (ERSI-RJ 2021)

View full text Add to dashboard Cite

Desde o início de 2020 o mundo vive uma crise de saúde ocasionada pela COVID-19. Embora a pandemia seja devastadora em todo o mundo, as ações de enfrentamento e os impactos sofridos são distintos entre as nações. No entanto, a vacina é uma das principais ferramentas para o controle da pandemia. Neste cenário, as Redes Sociais Online (RSO) se tornaram um espaço significativo para atividade cívica e política, estando entre as fontes de informação mais utilizadas no mundo. Este artigo visa reportar uma análise das publicações sobre vacinas contra a COVID-19 de usuários brasileiros e do presidente do Brasil na plataforma Twitter. Técnicas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) foram utilizadas e os resultados mostram que o modelo Support Vector Machine foi o que conseguiu melhor desempenho com 60,72% de acurácia com extração de parâmetro ReliefF para a análise dos tweets que indicavam quais as vacinas mais mencionadas nos perfis do presidente e dos usuários.

show abstract

How do Digital Divides Determine Social Media Users’ Aspirations to Influence Others?

Cited by 6 publications

References 32 publications

Women learn while men talk?: revisiting gender differences in political engagement in online environments

Women learn while men talk?: revisiting gender differences in political engagement in online environments

Análise das Publicações no Twitter sobre as Vacinas Contra a COVID-19 no Brasil

Análise das publicações sobre vacinas contra COVID-19 de brasileiros e do Presidente do Brasil no Twitter

Contact Info

Product

Resources

About