論文の概要: This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a Large-scale Distributed Campaign

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05334v1
• Date: Fri, 14 Jan 2022 08:23:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-17 14:58:12.721597
• Title: This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a Large-scale Distributed Campaign
• Title（参考訳）: 大規模分散キャンペーンにおけるオンラインコミュニティの定着予測
• Authors: Abraham Israeli, Alexander Kremiansky, Oren Tsur
• Abstract要約: 我々は、何百万人ものアクティブメンバーを持つコミュニティの行動について研究する。 テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造的特性を組み合わせたハイブリッドモデルを構築した。 Redditのr/placeを通じて、大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.69387048368849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Understanding collective decision making at a large-scale, and elucidating how community organization and community dynamics shape collective behavior are at the heart of social science research. In this work we study the behavior of thousands of communities with millions of active members. We define a novel task: predicting which community will undertake an unexpected, large-scale, distributed campaign. To this end, we develop a hybrid model, combining textual cues, community meta-data, and structural properties. We show how this multi-faceted model can accurately predict large-scale collective decision-making in a distributed environment. We demonstrate the applicability of our model through Reddit's r/place a large-scale online experiment in which millions of users, self-organized in thousands of communities, clashed and collaborated in an effort to realize their agenda. Our hybrid model achieves a high F1 prediction score of 0.826. We find that coarse meta-features are as important for prediction accuracy as fine-grained textual cues, while explicit structural features play a smaller role. Interpreting our model, we provide and support various social insights about the unique characteristics of the communities that participated in the r/place experiment. Our results and analysis shed light on the complex social dynamics that drive collective behavior, and on the factors that propel user coordination. The scale and the unique conditions of the r/place experiment suggest that our findings may apply in broader contexts, such as online activism, (countering) the spread of hate speech and reducing political polarization. The broader applicability of the model is demonstrated through an extensive analysis of the WallStreetBets community, their role in r/place and the GameStop short squeeze campaign of 2021.
• Abstract（参考訳）: 集団的意思決定を大規模に理解し,コミュニティ組織とコミュニティダイナミクスが集団的行動をどのように形成するかを,社会科学研究の核心に示す。 本研究では,数百万人のアクティブなメンバによる数千のコミュニティの行動について検討する。 我々は,予想外の大規模分散キャンペーンを行うコミュニティの予測という,新たな課題を定義した。 この目的のために,テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造特性を組み合わせたハイブリッドモデルを開発した。 本稿では,この多面モデルが分散環境における大規模集団意思決定を正確に予測できることを示す。 私たちはRedditのr/placeを通じて、何千ものコミュニティで自己組織化された数百万のユーザが衝突し、アジェンダを実現するために協力する大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証しました。 ハイブリッドモデルではF1予測スコアが0.826である。 粗いメタ機能は、きめ細かいテキストの手がかりと同じくらい予測精度に重要であるが、明示的な構造的特徴はより小さい役割を担っている。 モデルを解釈し,r/place実験に参加したコミュニティの特徴について,様々な社会的洞察を提供し,支援する。 我々の結果と分析は、集団行動を促進する複雑な社会的ダイナミクスと、ユーザの協調を促進する要因に光を当てた。 r/place実験の規模とユニークな条件は、オンラインアクティビズム、ヘイトスピーチの普及、政治的偏りの低減など、より広い文脈でこの研究結果が適用可能であることを示唆している。 このモデルのより広い適用性は、ウォールストリートベッツのコミュニティ、彼らのr/placeにおける役割、および2021年のgamestop short squeezeキャンペーンの広範な分析を通して示される。

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