論文の概要: What Truly Matters? Using Linguistic Cues for Analyzing the
#BlackLivesMatter Movement and its Counter Protests: 2013 to 2020
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12192v1
- Date: Mon, 20 Sep 2021 18:34:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-03 10:41:03.707617
- Title: What Truly Matters? Using Linguistic Cues for Analyzing the
#BlackLivesMatter Movement and its Counter Protests: 2013 to 2020
- Title（参考訳）: 本当の意味は?
言語クイズを用いた#BlackLivesMatter運動とそのカウンター抗議 : 2013年から2020年まで
- Authors: Jamell Dacon, Jiliang Tang
- Abstract要約: 米国では、警察の残虐行為と人種的に動機付けられた事件に対処するデジタルアクティビズムが著しく増加した。
ソーシャルメディアを権威的ツールとして用いて,これら3つのメディアにおける言語的手がかりと主題的関係を調べ,分析する。
以上の結果から,人種的関連性や偏見的ハッシュタグの過剰使用は,差別傾向を示す反抗運動に有効であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.670509436139735
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since the fatal shooting of 17-year old Black teenager Trayvon Martin in
February 2012 by a White neighborhood watchman, George Zimmerman in Sanford,
Florida, there has been a significant increase in digital activism addressing
police-brutality related and racially-motivated incidents in the United States.
In this work, we administer an innovative study of digital activism by
exploiting social media as an authoritative tool to examine and analyze the
linguistic cues and thematic relationships in these three mediums. We conduct a
multi-level text analysis on 36,984,559 tweets to investigate users' behaviors
to examine the language used and understand the impact of digital activism on
social media within each social movement on a sentence-level, word-level, and
topic-level. Our results show that excessive use of racially-related or
prejudicial hashtags were used by the counter protests which portray potential
discriminatory tendencies. Consequently, our findings highlight that social
activism done by Black Lives Matter activists does not diverge from the social
issues and topics involving police-brutality related and racially-motivated
killings of Black individuals due to the shape of its topical graph that topics
and conversations encircling the largest component directly relate to the topic
of Black Lives Matter. Finally, we see that both Blue Lives Matter and All
Lives Matter movements depict a different directive, as the topics of Blue
Lives Matter or All Lives Matter do not reside in the center. These findings
suggest that topics and conversations within each social movement are skewed,
random or possessed racially-related undertones, and thus, deviating from the
prominent social injustice issues.
- Abstract（参考訳）: 2012年2月、フロリダ州サンフォードの白人地区の監視人ジョージ・ジマーマン(George Zimmerman)によって17歳の黒人10代のトレイヴォン・マーティン(Tlayvon Martin)が致命傷を負って以来、米国では警察の残虐行為と人種的に動機づけられた事件に対処するデジタル活動が著しく増加した。
本研究では,ソーシャルメディアを権威的ツールとして活用し,これら3つのメディアにおける言語的手がかりと主題的関係を検証・分析することにより,デジタルアクティビズムの革新的な研究を行う。
本研究では,36,984,559ツイートの多レベルテキスト分析を行い,利用者の行動を調査し,各社会運動におけるソーシャルメディアに対するデジタルアクティビズムの影響を文レベル,単語レベル,話題レベルで把握した。
以上の結果から,人種的関連性や偏見的ハッシュタグの過剰使用は,差別傾向を示す反抗運動に有効であることが示唆された。
その結果,Black Lives Matter 活動家による社会活動主義は,ブラックライブ・マターの話題と直接関連している最も大きな話題や会話を囲む話題グラフの形状から,警察の残虐行為や人種的に動機づけられた黒人の殺害に関わる社会問題や話題から逸脱しないことが明らかとなった。
最後に、Blue Lives Matter と All Lives Matter のムーブメントは、Blue Lives Matter や All Lives Matter のトピックが中心に存在しないため、異なるディレクティブを描いている。
これらのことから、各社会運動における話題や会話は、歪んだり、ランダムだったり、人種的に関連づけられたりしており、社会的不公平な問題から逸脱していることが示唆された。
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