論文の概要: Characterizing information leaders in Twitter during COVID-19 Pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07266v3
- Date: Thu, 4 Aug 2022 16:19:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-20 05:11:16.461308
- Title: Characterizing information leaders in Twitter during COVID-19 Pandemic
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスパンデミックでTwitterの情報リーダーを特徴づける
- Authors: David Pastor-Escuredo, Carlota Tarazona
- Abstract要約: 誤報の情報デミックは、パンデミックに関連する重要な二次的危機である。
本稿では,このソーシャル・ネットワークにおける活動から派生したソーシャル・グラフの分析に基づいて,Twitterのリーダーを特徴付けるフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Information is key during a crisis such as the one produced by the current
COVID-19 pandemic as it greatly shapes people opinion, behavior and their
psychology. Infodemic of misinformation is an important secondary crisis
associated to the pandemic. Infodemics can amplify the real negative
consequences of the pandemic in different dimensions: social, economic and even
sanitary. For instance, infodemics can lead to hatred between population groups
that fragment the society influencing its response or result in negative habits
that help the pandemic propagate. On the contrary, reliable and trustful
information along with messages of hope and solidarity can be used to control
the pandemic, build safety nets and help promote resilience. We propose the
foundation of a framework to characterize leaders in Twitter based on the
analysis of the social graph derived from the activity in this social network.
Centrality metrics are used to characterize the topology of the network and the
nodes as potential leaders. These metrics are compared with the user popularity
metrics managed by Twitter. We then assess the resulting topology of clusters
of leaders visually. We propose this tool to be the basis for a system to
detect and empower users with a positive influence in the collective behavior
of the network and the propagation of information.
- Abstract（参考訳）: 情報は、現在の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックによって引き起こされるような危機の中で重要なものであり、人々の意見や行動、心理学を大きく形作る。
誤情報のインフォデミックは、パンデミックに伴う重要な二次的危機である。
インフォデミックは、パンデミックの本当のマイナスの結果を、社会、経済、さらには衛生という異なる次元で増幅することができる。
例えば、インフォデミックは、その反応に影響を与える社会を断片化する集団間の憎悪や、パンデミックが広まるのを助けるネガティブな習慣に繋がる可能性がある。
逆に、信頼できる信頼できる情報と希望と連帯のメッセージは、パンデミックをコントロールし、安全ネットを構築し、レジリエンスを促進するのに役立つ。
本稿では,このソーシャル・ネットワークにおける活動から得られたソーシャル・グラフの分析に基づいて,twitterのリーダーを特徴付けるフレームワークの基盤を提案する。
集中度メトリクスは、ネットワークとノードのトポロジを潜在的なリーダとして特徴付けるために使用される。
これらの指標は、twitterが管理するユーザー人気指標と比較される。
次に、リーダーのクラスタの結果のトポロジを視覚的に評価します。
本稿では,ネットワークの集合行動や情報の伝播に肯定的な影響を与えるユーザを検知し,促進するシステムの基礎となるツールを提案する。
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