Iranian digital discourse, affective alignments, and the geopolitics of AI
محل انتشار: دوفصلنامه اشپکتروم ایران، دوره: 38، شماره: 2
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 54
فایل این مقاله در 28 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_SPEK-38-2_008
تاریخ نمایه سازی: 5 خرداد 1405
چکیده مقاله:
This study investigates how Persian-speaking users on X interpret and emotionally respond to DeepSeek, a Chinese-developed large language model. Drawing on a curated corpus of ۱,۱۱۲ posts collected from Iranian users, the research employs a mixed-method approach incorporating sentiment analysis, topic modeling, and co-occurrence network analysis. The findings reveal a layered discursive landscape in which DeepSeek serves not merely as a technological product but as a symbolic site for negotiating issues of geopolitical alignment, epistemic trust, and technological aspiration. Six major affective orientations—neutrality, skepticism, hope, pride, anxiety, and dismissiveness—structure user engagement with the model, reflecting ambivalent yet politically informed responses. Thematic analysis identified eight recurring topics, including performance comparisons, Chinese sovereignty, AI ethics, and cultural identity, which often co-occurred in complex rhetorical configurations. These results suggest that Iranian users deploy DeepSeek as a proxy to reflect on domestic technological constraints, platform politics, and the shifting contours of global AI hegemony.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mahsa Havsson
MSc, Computer und Systemwissenschaften; Spezialisierung auf Informationssicherheit, Universität Stockholm, Stockholm, Schweden
Mandana Sajjadi
Assistenzprofessorin, Abteilung für Global Studies, Fakultät für Weltstudien, Universität Teheran, Teheran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :