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/2107.10041v8
- Date: Fri, 19 Jan 2024 18:51:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-24 00:37:58.971645
- 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。
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