論文の概要: Politics and Virality in the Time of Twitter: A Large-Scale Cross-Party Sentiment Analysis in Greece, Spain and United Kingdom

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00396v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 13:25:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 18:18:19.252860
• Title: Politics and Virality in the Time of Twitter: A Large-Scale Cross-Party Sentiment Analysis in Greece, Spain and United Kingdom
• Title（参考訳）: Twitterの時代における政治と処女性: ギリシャ、スペイン、イギリスにおける大規模横断的センチメント分析
• Authors: Dimosthenis Antypas, Alun Preece, Jose Camacho Collados
• Abstract要約: 最先端の事前訓練言語モデルを利用して、ギリシャ、スペイン、英国議会のメンバーから収集された多言語ツイートの感情分析を行った。 我々の分析は、政治家の否定的なツイートが、特に最近の時代に広く広まっていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.136205674624813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media has become extremely influential when it comes to policy making in modern societies especially in the western world (e.g., 48% of Europeans use social media every day or almost every day). Platforms such as Twitter allow users to follow politicians, thus making citizens more involved in political discussion. In the same vein, politicians use Twitter to express their opinions, debate among others on current topics and promote their political agenda aiming to influence voter behaviour. Previous studies have shown that tweets conveying negative sentiment are likely to be retweeted more frequently. In this paper, we attempt to analyse tweets from politicians from different countries and explore if their tweets follow the same trend. Utilising state-of-the-art pre-trained language models we performed sentiment analysis on multilingual tweets collected from members of parliament of Greece, Spain and United Kingdom, including devolved administrations. We achieved this by systematically exploring and analysing the differences between influential and less popular tweets. Our analysis indicates that politicians' negatively charged tweets spread more widely, especially in more recent times, and highlights interesting trends in the intersection of sentiment and popularity.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、近代社会、特に西洋社会における政策立案に関して非常に影響力を持つようになった(例えば、ヨーロッパ人の48%が毎日、あるいはほぼ毎日ソーシャルメディアを使用している)。 twitterのようなプラットフォームでは、ユーザーは政治家をフォローできるので、市民は政治議論にもっと関与できる。 同様に、政治家はTwitterを使って意見を表明し、現在の話題について議論し、有権者の行動に影響を与えるための政治議題を推進している。 これまでの研究では、ネガティブな感情を伝えるツイートがより頻繁にリツイートされることが示されている。 本稿では、各国の政治家のツイートを分析し、彼らのツイートが同じ傾向を辿っているかどうかを探る。 最先端の事前学習された言語モデルを活用して,ギリシャ,スペイン,英国議会の議員が収集した多言語ツイートに対する感情分析を行った。 私たちは、影響力のあるツイートとあまり人気のないツイートの違いを体系的に探索し分析することでこれを達成しました。 分析の結果、政治家のネガティブなツイートは、特に近年、広く拡散し、感情と人気の交点で興味深い傾向が浮き彫りになった。

関連論文リスト

• Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican legislative election [55.41644538483948]
  選挙日前の6ヶ月の間に、1500万件の選挙関連ツイートのデータセットを使用します。 地理的属性を持つデータを用いたモデルが従来のポーリング法よりも精度と精度で選挙結果を決定することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T12:40:05Z)
• The impact of Twitter on political influence on the choice of a running mate: Social Network Analysis and Semantic Analysis -- A Review [0.0]
  Politicsは、今ソーシャルメディアで話題になっている話題の一つだ。 多くの政治家がTwitterのようなマイクロブログサービスを使っている。 本研究は、Twitterプラットフォームにおけるソーシャル・ネットワーク・アナリティクス(SNA)とセマンティック・アナリティクス(SA)を用いて、政治指導者の支持者ネットワークを研究するためのレビューである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-31T17:44:57Z)
• Political Communities on Twitter: Case Study of the 2022 French Presidential Election [14.783829037950984]
  われわれは、2022年のフランス大統領選挙でTwitter上に形成された政治コミュニティを特定することを目指している。 われわれは、12万人のユーザーと6260万人のツイートを含む大規模なTwitterデータセットを作成し、選挙に関連するキーワードについて言及している。 ユーザのリツイートグラフ上でコミュニティ検出を行い、各コミュニティのスタンスを詳細に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T12:18:16Z)
• Manipulating Twitter Through Deletions [64.33261764633504]
  Twitter上でのインフルエンスキャンペーンの研究は、公開APIを通じて得られたツイートから悪意のあるアクティビティを識別することに大きく依存している。 ここでは,1100万以上のアカウントによる10億以上の削除を含む,異常な削除パターンを網羅的かつ大規模に分析する。 少数のアカウントが毎日大量のツイートを削除していることがわかった。 まず、ツイートのボリューム制限が回避され、特定のアカウントが毎日2600万以上のツイートをネットワークに流すことができる。 第二に、調整されたアカウントのネットワークは、繰り返しのいいね!や、最終的に削除されるコンテンツとは違って、ランキングアルゴリズムを操作できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T20:07:08Z)
• Engaging Politically Diverse Audiences on Social Media [11.786863362728868]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-04T05:58:49Z)
• Shifting Polarization and Twitter News Influencers between two U.S. Presidential Elections [92.33485580547801]
  我々は2016年米大統領選挙と2020年米大統領選挙の間の分極の変化を分析した。 トップインフルエンサーのほとんどが、両選挙の間にメディア組織に所属していた。 2020年のトップインフルエンサーの75%は2016年は存在しなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T20:08:54Z)
• Reaching the bubble may not be enough: news media role in online political polarization [58.720142291102135]
  分極を減らす方法は、異なる政治的指向を持つ個人に党間のニュースを分配することである。 本研究は、ブラジルとカナダにおける全国選挙の文脈において、これが成立するかどうかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-18T11:34:04Z)
• News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
  我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。 以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。 Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z)
• Divided We Rule: Influencer Polarization on Twitter During Political Crises in India [5.861653129876749]
  GoogleのUniversal Sentence(USE)を使って、6万のインフルエンサーと26万のインドの政治家のツイートをエンコードしています。 ツイート埋め込みに基づいてインフルエンサーの集約ベクトル表現を取得します。 新型コロナウイルス(COVID-19)では、政府側にインフルエンサーが集まっている一方で、市民権、カシミールの州昇格、農民の抗議に関する他の3つの論争的な問題について、主に政府主導のファンアカウントであり、現職の地位を拡大している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-18T08:38:16Z)
• Inferring Political Preferences from Twitter [0.0]
  ソーシャルメディアの政治的センチメント分析は、政治ストラテジストが政党や候補者のパフォーマンスを精査するのに役立つ。 選挙期間中、ソーシャルネットワークはブログ、チャット、討論、政党や政治家の展望に関する議論で溢れている。 本研究では、従来の機械学習を用いて、テキスト分類問題としてモデル化することで、ツイートに存在する政治的意見の傾きを特定することを選んだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T05:20:43Z)
• Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
  本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。 議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。 我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。