論文の概要: A Multi-Platform Analysis of Political News Discussion and Sharing on
Web Communities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03631v1
- Date: Fri, 5 Mar 2021 12:27:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 00:08:13.962392
- Title: A Multi-Platform Analysis of Political News Discussion and Sharing on
Web Communities
- Title（参考訳）: Webコミュニティにおける政治ニュース討論と共有のマルチプラットフォーム分析
- Authors: Yuping Wang, Savvas Zannettou, Jeremy Blackburn, Barry Bradlyn,
Emiliano De Cristofaro, and Gianluca Stringhini
- Abstract要約: 1,073のニュースサイトのリストを作成し、これらのソースからURLを含む4つのWebコミュニティから投稿を抽出する。
これにより、約3年にわたる1500万のニュースURLを含む3800万の投稿のデータセットが得られる。
いくつかの軸に沿ったデータを調査し、共有ニュースの信頼性を評価し、ニュース記事をストーリーにまとめる手法を設計し、これらのストーリーを分析し、様々なWebコミュニティが持つ影響を評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.364612995946876
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The news ecosystem has become increasingly complex, encompassing a wide range
of sources with varying levels of trustworthiness, and with public commentary
giving different spins to the same stories. In this paper, we present a
multi-platform measurement of this ecosystem. We compile a list of 1,073 news
websites and extract posts from four Web communities (Twitter, Reddit, 4chan,
and Gab) that contain URLs from these sources. This yields a dataset of 38M
posts containing 15M news URLs, spanning almost three years.
We study the data along several axes, assessing the trustworthiness of shared
news, designing a method to group news articles into stories, analyzing these
stories are discussed and measuring the influence various Web communities have
in that. Our analysis shows that different communities discuss different types
of news, with polarized communities like Gab and /r/The_Donald subreddit
disproportionately referencing untrustworthy sources. We also find that fringe
communities often have a disproportionate influence on other platforms w.r.t.
pushing narratives around certain news, for example about political elections,
immigration, or foreign policy.
- Abstract（参考訳）: ニュースのエコシステムはますます複雑になってきており、様々なレベルの信頼度を持つ幅広いソースを包含し、同じストーリーに異なるスピンを与える公開コメントも出ている。
本稿では,このエコシステムのマルチプラットフォーム計測について述べる。
1,073のニュースサイトのリストを作成し、これらのソースからURLを含む4つのWebコミュニティ(Twitter、Reddit、4chan、Gab)から投稿を抽出する。
これにより、1500万のニュースURLを含む3800万の投稿のデータセットが得られた。
本研究では,複数の軸に沿ったデータを調査し,共有ニュースの信頼性を評価し,ニュース記事を記事にグループ化する方法をデザインし,これらの記事を分析し,webコミュニティが持つ影響を計測した。
我々の分析によると、Gabや/r/The_Donaldのような偏極化されたコミュニティは不信な情報源を不当に参照している。
また、選挙や移民、外交政策など、特定のニュースに関する物語を推し進める他のプラットフォームに、フリンジのコミュニティが不均等な影響を及ぼすことがよくあります。
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