Political expression through social media such as Twitter has already taken root as a form of political participation. However, it is less clear what kind of political messages people send out on social media and under what circumstances they do so. This study theorizes that when government policy performance worsens, people get angry or frustrated and send uncivil messages to the government. To test this theory, the current study classifies tweets directed at U.S. state governors as uncivil or not, using a neural network machine-learning model, and examines the impact of worsening state-level COVID-19 indicators on the number of uncivil tweets directed at the state governors. The results show that increasing state-level COVID-19 cases and deaths lead to higher numbers of uncivil tweets directed at state governors. This suggests that people evaluate the government's performance through actions other than voting.


翻译:通过Twitter等社交媒体的政治表达方式已经作为政治参与的一种形式而生根。然而,人们在社交媒体上发出什么样的政治信息,以及他们这样做的情况,却不太清楚。本研究报告的理论是,当政府政策表现恶化时,人们会感到愤怒或沮丧,并向政府发送不文明的信息。为检验这一理论,本研究报告使用神经网络机器学习模式,将针对美国各州州长的推文分为不文明或不文明的推文,并审查州一级的COVID-19指数恶化对州州长的不文明推文数量的影响。结果显示,州一级的COVID-19案件和死亡增加导致针对州州长的不文明推文数量增加。这表明人们通过投票以外的行动评估政府的表现。

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