論文の概要: The structure of online social networks modulates the rate of lexical
change
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05010v1
- Date: Sun, 11 Apr 2021 13:06:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-14 09:21:26.706709
- Title: The structure of online social networks modulates the rate of lexical
change
- Title(参考訳): オンラインソーシャルネットワークの構造は語彙変化の速度を変化させる
- Authors: Jian Zhu and David Jurgens
- Abstract要約: 我々は10年間で4420のオンラインコミュニティで80万以上のネオロジズムを大規模に分析している。
本研究は,Poisson回帰分析と生存分析を用いて,コミュニティのネットワーク構造が語彙変化に重要な役割を果たすことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.4037154707453965
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: New words are regularly introduced to communities, yet not all of these words
persist in a community's lexicon. Among the many factors contributing to
lexical change, we focus on the understudied effect of social networks. We
conduct a large-scale analysis of over 80k neologisms in 4420 online
communities across a decade. Using Poisson regression and survival analysis,
our study demonstrates that the community's network structure plays a
significant role in lexical change. Apart from overall size, properties
including dense connections, the lack of local clusters and more external
contacts promote lexical innovation and retention. Unlike offline communities,
these topic-based communities do not experience strong lexical levelling
despite increased contact but accommodate more niche words. Our work provides
support for the sociolinguistic hypothesis that lexical change is partially
shaped by the structure of the underlying network but also uncovers findings
specific to online communities.
- Abstract(参考訳): コミュニティに新しい言葉が定期的に導入されるが、コミュニティのレキシコンにこれらすべての単語が持続するわけではない。
語彙変化に寄与する多くの要因の中で,ソーシャルネットワークの効果について検討する。
我々は10年間で4420のオンラインコミュニティで80万以上のネオロジズムを大規模に分析している。
本研究は,Poisson回帰分析と生存分析を用いて,コミュニティのネットワーク構造が語彙変化に重要な役割を果たすことを示す。
全体的なサイズとは別に、密接な接続、局所的なクラスタの欠如、外部からの接触などを含む特性は、語彙の革新と保持を促進する。
オフラインのコミュニティとは異なり、これらのトピックベースのコミュニティは、接触が増えたにもかかわらず強い語彙レベルを経験しないが、よりニッチな言葉を許容できる。
我々の研究は、語彙変化は基礎となるネットワークの構造によって部分的に形成されるが、オンラインコミュニティ特有の発見も明らかにする、という社会言語学的仮説を支持する。
関連論文リスト
- LISTN: Lexicon induction with socio-temporal nuance [5.384630221560811]
本稿では,その社会的・時間的文脈を取り入れた,グループ内レキシコンを誘導する新しい手法を提案する。
オンラインの反女性コミュニティの会話で訓練された動的単語とユーザ埋め込みを用いて、我々のアプローチは、レキシコン誘導の先行手法よりも優れている。
本稿では,本手法の有用性を示すグループ内言語に関する新たな知見を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-28T06:20:20Z) - Community Shaping in the Digital Age: A Temporal Fusion Framework for Analyzing Discourse Fragmentation in Online Social Networks [45.58331196717468]
本研究では,ソーシャルメディアプラットフォームにおけるオンラインコミュニティの動態を解析するための枠組みを提案する。
テキスト分類と動的ソーシャルネットワーク分析を組み合わせることで,コミュニティの形成と進化を促進するメカニズムを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-18T03:03:02Z) - ValueScope: Unveiling Implicit Norms and Values via Return Potential Model of Social Interactions [47.85181608392683]
我々は、13のRedditコミュニティで言語的およびスタイリスティックな表現を識別し分析するためにValueScopeを使用します。
我々の分析は、近縁なコミュニティでさえ、非常に多様な規範を示すことを示す定量的基盤を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T17:51:27Z) - Echo-chambers and Idea Labs: Communication Styles on Twitter [51.13560635563004]
本稿では,ワクチン接種状況におけるTwitter(X)コミュニティのコミュニケーション形態と構造について検討する。
本研究は,ソーシャルネットワークにおけるコミュニケーションの微妙な性質に光を当てることによって,オンラインコミュニティにおける視点の多様性を理解することの重要性を強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T13:55:51Z) - Learning to Adapt Domain Shifts of Moral Values via Instance Weighting [74.94940334628632]
ソーシャルメディアからユーザ生成テキストの道徳的価値を分類することは、コミュニティ文化を理解する上で重要である。
道徳的価値観と言語使用法は、社会運動全体で変化しうる。
本稿では、ドメイン間分類タスクを改善するために、インスタンス重み付けによるニューラルネットワーク適応フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-15T18:15:41Z) - This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a
Large-scale Distributed Campaign [70.69387048368849]
我々は、何百万人ものアクティブメンバーを持つコミュニティの行動について研究する。
テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造的特性を組み合わせたハイブリッドモデルを構築した。
Redditのr/placeを通じて、大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-14T08:23:16Z) - It is rotating leaders who build the swarm: social network determinants
of growth for healthcare virtual communities of practice [0.0]
本研究の目的は,ソーシャル・ネットワークとセマンティック・アナリティクスを用いた7年間の縦断的研究により,医療バーチャル・コミュニティ・オブ・プラクティス(VCoP)の成長に影響を及ぼす要因を明らかにすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-26T16:15:31Z) - A Comprehensive Survey on Community Detection with Deep Learning [93.40332347374712]
コミュニティは、ネットワーク内の他のコミュニティと異なるメンバーの特徴と接続を明らかにする。
この調査は、最先端の手法の様々なカテゴリをカバーする新しい分類法を考案し、提案する。
ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network)は、畳み込みネットワーク(convolutional network)、グラフアテンションネットワーク( graph attention network)、生成的敵ネットワーク(generative adversarial network)、オートエンコーダ(autoencoder)に分けられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-26T14:37:07Z) - Characterizing English Variation across Social Media Communities with
BERT [9.98785450861229]
474のRedditコミュニティで2ヶ月の英語コメントを分析した。
コミュニティに異なる感覚のクラスタの特異性は、コミュニティのユニークな単語タイプの特異性と組み合わさって、社会グループの言語が規範から逸脱するケースを特定するために使用されます。
高度に識別された言語を持つコミュニティは中規模であり、忠実で熱心なユーザは密集したネットワークで交流する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T23:50:57Z) - Reinforcement Communication Learning in Different Social Network
Structures [0.8594140167290096]
ソーシャルネットワークのグローバル接続は、共有および対称通信システムにおける集団の収束を促進する。
エージェントの学位は、通信規約の使用の一貫性と逆関係である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-19T23:57:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。