論文の概要: Measuring Linguistic Diversity During COVID-19

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01290v1
• Date: Sat, 3 Apr 2021 02:09:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 03:05:49.800787
• Title: Measuring Linguistic Diversity During COVID-19
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスによる言語多様性の測定
• Authors: Jonathan Dunn and Tom Coupe and Benjamin Adams
• Abstract要約: 本稿では、新型コロナウイルスのパンデミックによる国際旅行制限を利用して、言語多様性の尺度を校正する。 これまでの研究は、ジオレファレンスなソーシャルメディアとWebデータを用いて言語分布をマッピングしてきた。 本稿では,Herfindahl-Hirschman Indexに基づく差分差分法により,非地域住民が導入したディジタルコーパスの偏りを同定できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational measures of linguistic diversity help us understand the linguistic landscape using digital language data. The contribution of this paper is to calibrate measures of linguistic diversity using restrictions on international travel resulting from the COVID-19 pandemic. Previous work has mapped the distribution of languages using geo-referenced social media and web data. The goal, however, has been to describe these corpora themselves rather than to make inferences about underlying populations. This paper shows that a difference-in-differences method based on the Herfindahl-Hirschman Index can identify the bias in digital corpora that is introduced by non-local populations. These methods tell us where significant changes have taken place and whether this leads to increased or decreased diversity. This is an important step in aligning digital corpora like social media with the real-world populations that have produced them.
• Abstract（参考訳）: 言語多様性の計算指標は、デジタル言語データを用いて言語景観を理解するのに役立つ。 本論文は、新型コロナウイルスのパンデミックによる国際旅行制限を利用して、言語多様性の指標を校正することを目的とする。 これまでの研究は、ジオレファレンスなソーシャルメディアとWebデータを用いて言語分布をマッピングしてきた。 しかし、その目標は、根底にある個体群を推測するのではなく、これらのコーパス自身を説明することである。 本稿では,Herfindahl-Hirschman Indexに基づく差分差分法により,非地域住民が導入するディジタルコーパスの偏りを同定できることを示す。 これらの手法は、重要な変化がどこで起きたか、それが多様性の増大または減少につながるかを示す。 これはソーシャルメディアのようなデジタルコーポラを、それらを生んだ現実世界の人口と結びつける上で重要なステップだ。

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