論文の概要: Engaging Politically Diverse Audiences on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02646v1
• Date: Thu, 4 Nov 2021 05:58:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-09 04:48:01.004061
• Title: Engaging Politically Diverse Audiences on Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける政治的多角的オーディエンス
• Authors: Martin Saveski, Doug Beeferman, David McClure, Deb Roy
• Abstract要約: メディアがコンテンツをオンラインで宣伝するために利用するソーシャルメディア投稿に、政治的分極がどのように反映されているかを研究する。 われわれは、われわれのモデルを統合し、ジャーナリストたちが政治的に多様なオーディエンスを惹きつけるツイートを作るのを助けるツールを構築している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.786863362728868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study how political polarization is reflected in the social media posts used by media outlets to promote their content online. In particular, we track the Twitter posts of several media outlets over the course of more than three years (566K tweets), and the engagement with these tweets from other users (104M retweets), modeling the relationship between the tweet text and the political diversity of the audience. We build a tool that integrates our model and helps journalists craft tweets that are engaging to a politically diverse audience, guided by the model predictions. To test the real-world impact of the tool, we partner with the PBS documentary series Frontline and run a series of advertising experiments on Twitter. We find that in seven out of the ten experiments, the tweets selected by our model were indeed engaging to a more politically diverse audience, illustrating the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: メディアがコンテンツをオンラインで宣伝するために利用するソーシャルメディア投稿に、政治偏見がどのように反映されているかを研究する。 特に、複数のメディアの投稿を3年以上にわたって追跡し(566万ツイート)、他のユーザーからのツイート(104万リツイート)との関わりを追跡し、ツイートのテキストと視聴者の政治的多様性の関係をモデル化した。 われわれは、われわれのモデルを統合し、ジャーナリストが政治的に多様なオーディエンスと関わりのあるツイートを作るのを助けるツールを構築している。 このツールの実際の影響をテストするため、PBSドキュメンタリーシリーズのFrontlineと提携し、Twitter上で一連の広告実験を行った。 10つの実験のうち7つの実験で、我々のモデルが選んだツイートは、政治的に多様なオーディエンスと実際に関わり、我々のアプローチの有効性を実証した。

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