論文の概要: Low Government Performance and Uncivil Political Posts on Social Media:
Evidence from the COVID-19 Crisis in the US
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10041v7
- Date: Mon, 15 Jan 2024 12:26:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 04:18:45.156903
- Title: Low Government Performance and Uncivil Political Posts on Social Media:
Evidence from the COVID-19 Crisis in the US
- Title（参考訳）: 政府の業績の低下とソーシャルメディア上の悪質な政治投稿:米国でのcovid-19危機の証拠
- Authors: Kohei Nishi
- Abstract要約: ソーシャルメディア上での人々の非公的な政治的表現と、政府のパフォーマンスがどのように結びついているかは明らかになっていない。
今回の調査では、米国の州知事を対象とするX/Twitterに800万件以上の投稿を収集し、それらを非公然と分類した。
統計分析の結果、州レベルの新型コロナウイルス感染者の増加により、州知事に対する非公職ポストの数が大幅に増加したことが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Political expression through social media has already taken root as a form of
political participation. Meanwhile, democracy seems to be facing an epidemic of
incivility on social media platforms. With this background, online political
incivility has recently become a growing concern in the field of political
communication studies. However, it is less clear how a government's performance
is linked with people's uncivil political expression on social media;
investigating the existence of performance evaluation behavior through social
media expression seems to be important, as it is a new form of
non-institutionalized political participation. To fill this gap in the
literature, the present study hypothesizes that when government performance
worsens, people become frustrated and send uncivil messages to the government
via social media. To test this hypothesis, the present study collected over 8
million posts on X/Twitter directed at US state governors and classified them
as uncivil or not, using a neural network-based machine learning method, and
examined the impact of worsening state-level COVID-19 cases on the number of
uncivil posts directed at state governors. The results of the statistical
analyses showed that increases in state-level COVID-19 cases led to a
significantly higher number of uncivil posts against state governors. Finally,
the present study discusses the implications of the findings from two
perspectives: non-institutionalized political participation and the importance
of elections in democracies.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアを通じた政治表現は、すでに政治参加の一形態として根付いている。
一方、民主主義はソーシャルメディアプラットフォームで市民主義の流行に直面しているようだ。
この背景から、近年、政治コミュニケーション研究の分野において、オンラインの政治機関が関心を集めている。
しかし、ソーシャルメディア上での国民の非公的な政治的表現と政府のパフォーマンスがどのように結びついているのかは明らかではなく、非制度的な政治参加の新たな形態として、ソーシャルメディア表現によるパフォーマンス評価行動の存在が重要であると考えられる。
このギャップを埋めるために,本研究は,政府の業績が悪化すると,人々が不満を募り,ソーシャルメディアを通じて政府に悪質なメッセージを送付するという仮説を定めている。
この仮説をテストするために、この研究では、米国州知事を対象とするX/Twitterの800万件以上の投稿を収集し、ニューラルネットワークベースの機械学習手法を用いて、それらを非現実的か否かを分類し、州レベルのCOVID-19患者が州知事を対象とする非現実的投稿数に与える影響を調査した。
統計分析の結果、州レベルの新型コロナウイルス感染者の増加により、州知事に対する非公職ポストが大幅に増加した。
最後に,非制度化政治参加と民主主義における選挙の重要性という2つの視点から,調査結果の意義について考察する。
関連論文リスト
- On the Use of Proxies in Political Ad Targeting [49.61009579554272]
我々は、主要な政治広告主がプロキシ属性をターゲットとして緩和を回避したことを示す。
本研究は政治広告の規制に関する議論に重要な意味を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:15:13Z) - Representation Bias in Political Sample Simulations with Large Language Models [54.48283690603358]
本研究は,大規模言語モデルを用いた政治サンプルのシミュレーションにおけるバイアスの同定と定量化を目的とする。
GPT-3.5-Turboモデルを用いて、米国選挙研究、ドイツ縦割り選挙研究、ズオビアオデータセット、中国家族パネル研究のデータを活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T05:52:26Z) - Can LLMs Help Predict Elections? (Counter)Evidence from the World's Largest Democracy [3.0915192911449796]
ソーシャルメディアが世論の形成にどのように影響し、政治的結果に影響を及ぼすかについての研究は、一般的な調査分野である。
本稿では,Large Language Models (LLMs) の機能を活用し,ソーシャルメディアデータを調べ,選挙結果を予測する新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-13T15:13:23Z) - Understanding Divergent Framing of the Supreme Court Controversies:
Social Media vs. News Outlets [56.67097829383139]
我々は、米国最高裁判所の一連の判決に関して、ソーシャルメディアや伝統的なメディアのフレーミングにおける微妙な区別に焦点を当てている。
メディアが肯定的な行動や中絶の権利を扱い、学生ローンの話題はより深いコンセンサスを示す傾向にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T06:40:21Z) - Social media polarization reflects shifting political alliances in
Pakistan [44.99833362998488]
2018年から2022年にかけて、我々のTwitterデータの分析によって、パキスタンの政治領域における重要な変化と発展を捉えることができます。
主要政党に属する政治家が生み出す相互作用やコンテンツを調べることで、Twitter上での政治家の存在が一貫して活発であることを明らかにする。
我々の分析は、政治家が野党同盟に移行するなど、政治的提携の大幅な変化も明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-15T00:07:48Z) - Quantitative Analysis of Forecasting Models:In the Aspect of Online
Political Bias [0.0]
ソーシャルメディア投稿を5つの異なる政治傾向カテゴリーに分類する手法を提案する。
我々のアプローチは、政治的イデオロギーの異なる2つのソーシャルメディアデータセット上で、既存の時系列予測モデルを活用することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T16:17:24Z) - Changes in Policy Preferences in German Tweets during the COVID Pandemic [4.663960015139793]
政治的嗜好の微妙なアノテーションを付加した新しいツイートデータセットを提示する。
このデータに基づいて訓練されたテキスト分類モデルを用いて、政治的意見を抽出する。
その結果、新型コロナウイルスのパンデミックを受けて、政治的意見の表現が増加したことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T16:07:28Z) - Detecting Multidimensional Political Incivility on Social Media [2.3704813250344436]
13Kの政治的ツイートの大規模なデータセットを用いて,最先端のシビリティ検出結果を示す。
政治的市民性は, 利用者の偏りの強い分布を示し, サブ人口やユーザレベルにおいて, 市民性と相関する社会的要因について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T09:57:12Z) - The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [50.24983453990065]
私たちは15カ国の政治指導者の220本のYouTubeビデオのサンプルをディープラーニングで処理しています。
ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での負の感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T18:32:49Z) - Demographic Confounding Causes Extreme Instances of Lifestyle Politics
on Facebook [73.37786708074361]
ライフスタイル政治の最も極端な例は、人種や民族のような人口層によって高度に構築されたものである。
リベラルな関心は電気自動車、プランテッド・ペアレントフード、リベラルな風刺であり、一方最も保守的な関心は共和党や保守的なコメンテーターだった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-17T16:48:00Z) - COVID-19: The Information Warfare Paradigm Shift [0.0]
近年の情報戦争では、偽ニュース、選挙妨害、過激派ソーシャルメディアと情報空間における主要な戦闘劇場として戦うための研究や政府の努力が続けられている。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、これらの仮定の反響を生んでいる。
新型コロナウイルス(COVID-19)が示すのは、公衆衛生に関連するものは、市民の感情を揺さぶり、複数の方向で社会に波及した大きな影響を誘発する反応を起こすのに、はるかに強力であるということだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-02T18:04:00Z)
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。