Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quoting is not Citing: Disentangling Affiliation and Interaction on Twitter

論文の概要: Quoting is not Citing: Disentangling Affiliation and Interaction on Twitter

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00554v1
Date: Wed, 1 Dec 2021 15:18:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-06 04:43:05.542480
Title: Quoting is not Citing: Disentangling Affiliation and Interaction on Twitter
Title（参考訳）: クェーティングはシットではない:Twitter上のアフィリエイトとインタラクションを遠ざける
Authors: Camille Roth, Jonathan St-Onge, Katrin Herms
Abstract要約: インタラクションネットワークは一般的に、アフィリエイトネットワークよりもはるかにホモフレンドリで、多くのクロスカットリンクを収容する。ネットワークレベルのアフィリエイトパターンからユーザに対して統計的に政治的価値を割り当てることや,特定のディスカティブイベントにおけるインタラクションとアフィリエイトの対比を行うことにより,従来の「エチョチャンバー」の物語を著しく損なう様々な横断的パターンを記述する。
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: Interaction networks are generally much less homophilic than affiliation networks, accommodating for many more cross-cutting links. By statistically assigning a political valence to users from their network-level affiliation patterns, and by further contrasting interaction and affiliation (quotes and retweets) within specific discursive events, namely quote trees, we describe a variety of cross-cutting patterns which significantly nuance the traditional "echo chamber" narrative.
Abstract（参考訳）: 相互作用ネットワークは、一般的に親和性ネットワークよりも親和性が低く、多くの横断的リンクに適応している。ネットワークレベルのアフィリエーションパターンからユーザの政治的価値を統計的に割り当て、さらに特定のディスカーシブなイベント、すなわち引用木における対話とアフィリエーション(引用とリツイート)を対比することにより、従来の「エコー・チェンバー」物語を著しく否定する様々な横断的なパターンを記述する。

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