論文の概要: Exploring Polarization of Users Behavior on Twitter During the 2019 South American Protests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05611v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 07:13:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 06:10:20.076309
• Title: Exploring Polarization of Users Behavior on Twitter During the 2019 South American Protests
• Title（参考訳）: 2019年の南アメリカの抗議デモでTwitter上でのユーザー行動の偏極を探る
• Authors: Ramon Villa-Cox, Helen (Shuxuan) Zeng, Ashiqur R. KhudaBukhsh, Kathleen M. Carley
• Abstract要約: われわれは、2019年に南アメリカのいくつかの国を麻痺させた抗議活動について、異なる文脈でTwitter上で偏極を探っている。 政治家のツイートやハッシュタグキャンペーンに対するユーザの支持を(反対かにかかわらず)抗議に対する明確なスタンスで活用することにより、何百万人ものユーザーによる弱いラベル付きスタンスデータセットを構築します。 イベント中の「フィルターバブル」現象の実証的証拠は、ユーザベースがスタンスの観点から均質であるだけでなく、異なるクラスタのメディアからユーザが移行する確率も低いことを示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.065938163384235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research across different disciplines has documented the expanding polarization in social media. However, much of it focused on the US political system or its culturally controversial topics. In this work, we explore polarization on Twitter in a different context, namely the protest that paralyzed several countries in the South American region in 2019. By leveraging users' endorsement of politicians' tweets and hashtag campaigns with defined stances towards the protest (for or against), we construct a weakly labeled stance dataset with millions of users. We explore polarization in two related dimensions: language and news consumption patterns. In terms of linguistic polarization, we apply recent insights that leveraged machine translation methods, showing that the two communities speak consistently "different" languages, mainly along ideological lines (e.g., fascist translates to communist). Our results indicate that this recently-proposed methodology is also informative in different languages and contexts than originally applied. In terms of news consumption patterns, we cluster news agencies based on homogeneity of their user bases and quantify the observed polarization in its consumption. We find empirical evidence of the "filter bubble" phenomenon during the event, as we not only show that the user bases are homogeneous in terms of stance, but the probability that a user transitions from media of different clusters is low.
• Abstract（参考訳）: さまざまな分野にわたる研究は、ソーシャルメディアにおける偏光の拡大を文書化してきた。 しかし、その多くがアメリカの政治システムや文化的な議論を巻き起こす話題に焦点をあてた。 本研究では,2019年に南アメリカ地域のいくつかの国を麻痺させた抗議活動という,異なる文脈でtwitterの分極を探求する。 抗議(あるいは反対)に対して、政治家のツイートやハッシュタグキャンペーンに対するユーザの支持を活用することで、何百万というユーザを対象に、弱いラベル付きスタンスデータセットを構築します。 我々は、言語とニュース消費パターンの2つの関連分野における分極を探究する。 言語分極の観点からは、機械翻訳手法を利用した最近の知見を適用し、この2つのコミュニティは、主にイデオロギーの線に沿って、一貫して「異なる」言語を話す(ファシストは共産主義に翻訳する)。 その結果,最近提案された方法論は,当初適用されていた手法と異なる言語や文脈でも有用であることが示唆された。 ニュース消費パターンに関しては,利用者の均質性に基づいてニュース機関をクラスタリングし,その消費の偏光を定量化する。 我々は,イベント中の「フィルターバブル」現象の実証的証拠を見出し,ユーザベースがスタンスの観点から均質であるだけでなく,異なるクラスタのメディアからユーザが遷移する確率が低いことを示した。

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