論文の概要: Linking the Dynamics of User Stance to the Structure of Online
Discussions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09852v2
- Date: Sat, 27 Feb 2021 23:59:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-14 00:48:20.716644
- Title: Linking the Dynamics of User Stance to the Structure of Online
Discussions
- Title（参考訳）: ユーザのスタンスのダイナミクスとオンライン議論の構造を結びつける
- Authors: Christine Largeron, Andrei Mardale, Marian-Andrei Rizoiu
- Abstract要約: 議論対象に対するユーザのスタンスが,オンライン上での議論に影響を及ぼすかどうかを考察する。
機械学習モデルに基づいた一連の予測演習をセットアップしました。
その結果,最も情報に富む特徴は,ユーザが参加することを好む議論のスタンス・コンポジションに関係していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.853826783413853
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper studies the dynamics of opinion formation and polarization in
social media. We investigate whether users' stance concerning contentious
subjects is influenced by the online discussions they are exposed to and
interactions with users supporting different stances. We set up a series of
predictive exercises based on machine learning models. Users are described
using several posting activities features capturing their overall activity
levels, posting success, the reactions their posts attract from users of
different stances, and the types of discussions in which they engage. Given the
user description at present, the purpose is to predict their stance in the
future. Using a dataset of Brexit discussions on the Reddit platform, we show
that the activity features regularly outperform the textual baseline,
confirming the link between exposure to discussion and opinion. We find that
the most informative features relate to the stance composition of the
discussion in which users prefer to engage.
- Abstract（参考訳）: 本稿ではソーシャルメディアにおける意見形成と偏極のダイナミクスについて考察する。
批判的対象に対するユーザのスタンスが、露出しているオンラインディスカッションや、異なるスタンスを支持するユーザとのインタラクションに影響されているかを検討する。
機械学習モデルに基づいて,一連の予測演習を実施しました。
ユーザーは、アクティビティの全体レベルを捉え、成功を投稿し、投稿が異なるスタンスを持つユーザーから寄せられた反応、彼らが関与する議論の種類など、いくつかの投稿アクティビティ機能を使って記述される。
現状のユーザ記述を考えると,今後のユーザの姿勢を予測することが目的である。
Redditプラットフォーム上でのブレグジットに関する議論のデータセットを用いて、アクティビティ機能はテキストベースラインを定期的に上回り、議論と意見への露出の関連性を確認する。
もっとも有意義な特徴は,ユーザが参加を希望する議論のスタンス構成に関係していることがわかった。
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