We study how legislation that restricts speech can induce online self-censorship and alter online discourse, using the recent Hong Kong national security law as a case study. We collect a dataset of 7 million historical Tweets from Hong Kong users, supplemented with historical snapshots of Tweet streams collected by other researchers. We compare online activity before and after enactment of the national security law, and we find that Hong Kong users demonstrate two types of self-censorship. First, Hong Kong users are more likely than a control group, sampled randomly from historical snapshots of Tweet streams, to remove past online activity. Specifically, Hong Kong users are over a third more likely than the control group to delete or restrict their account and over twice as likely to delete past posts. Second, we find that Hong Kong users post less often about politically sensitive topics that have been censored on social media in mainland China. This trend continues to increase.


翻译:我们以近期香港国安法为案例,研究限制言论的立法如何引发网络自我审查并改变网络话语。我们收集了700万条香港用户的历史推文数据集,并辅以其他研究者收集的推文流历史快照。通过比较国安法实施前后的线上活动,发现香港用户表现出两种自我审查行为。首先,相较于从历史推文流快照中随机抽取的对照组,香港用户更倾向于删除过往网络活动——具体而言,其删除或限制账户的可能性比对照组高出三分之一以上,删除历史帖文的概率更是两倍以上。其次,我们发现香港用户对已被中国大陆社交媒体审查的政治敏感话题发帖频率显著降低,且该趋势持续加剧。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
54+阅读 · 2020年11月3日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月6日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月3日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月30日
VIP会员
最新内容
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
5+阅读 · 7月28日
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
5+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
8+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
12+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
10+阅读 · 7月26日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员