論文の概要: Viral Visualizations: How Coronavirus Skeptics Use Orthodox Data Practices to Promote Unorthodox Science Online

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07993v1
• Date: Wed, 20 Jan 2021 06:36:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 11:25:36.720345
• Title: Viral Visualizations: How Coronavirus Skeptics Use Orthodox Data Practices to Promote Unorthodox Science Online
• Title（参考訳）: ウイルスの可視化: コロナウイルス懐疑派が正統派データを使って不整形科学をオンラインで推進する方法
• Authors: Crystal Lee, Tanya Yang, Gabrielle Inchoco, Graham M. Jones, Arvind Satyanarayan
• Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大が相次ぎ、政府のパンデミック対応が過大評価され、危機は終わったことを示すデータ視覚化が2020年の大半を米国のソーシャルメディアに費やした。 本稿では, ソーシャルメディア上でのパンデミックの拡散状況について検討し, 科学施設を信頼していない人々がデータ駆動意思決定の同じレトリックをしばしば展開していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.019517863608955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Controversial understandings of the coronavirus pandemic have turned data visualizations into a battleground. Defying public health officials, coronavirus skeptics on US social media spent much of 2020 creating data visualizations showing that the government's pandemic response was excessive and that the crisis was over. This paper investigates how pandemic visualizations circulated on social media, and shows that people who mistrust the scientific establishment often deploy the same rhetorics of data-driven decision-making used by experts, but to advocate for radical policy changes. Using a quantitative analysis of how visualizations spread on Twitter and an ethnographic approach to analyzing conversations about COVID data on Facebook, we document an epistemological gap that leads pro- and anti-mask groups to draw drastically different inferences from similar data. Ultimately, we argue that the deployment of COVID data visualizations reflect a deeper sociopolitical rift regarding the place of science in public life.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックに関する議論は、データの視覚化を戦場に変えた。 公衆衛生当局の批判を受け、米国のソーシャルメディア上では2020年の大半を、政府のパンデミック対応が過度であり、危機は終わったことを示すデータ視覚化に費やした。 本稿では, ソーシャルメディア上でのパンデミックの可視化について検討し, 専門家が用いたデータ駆動型意思決定のレトリックを, 科学機関に不信感を抱く人々がしばしば実施していることを示す。 可視化がTwitter上でどのように広がるのかを定量的に分析し、Facebook上でのCOVIDデータに関する会話を分析するエスノグラフィーアプローチを用いて、親マスクグループと反マスクグループが同様のデータから大幅に異なる推論を引き出すための認識的ギャップを文書化する。 究極的には、COVID-19データの視覚化の展開は、公共生活における科学の場所に関するより深い社会政治の亀裂を反映していると論じる。

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