論文の概要: Political Communities on Twitter: Case Study of the 2022 French Presidential Election

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07436v1
• Date: Fri, 15 Apr 2022 12:18:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-18 17:10:53.366306
• Title: Political Communities on Twitter: Case Study of the 2022 French Presidential Election
• Title（参考訳）: twitter上の政治コミュニティ:2022年のフランス大統領選挙を事例として
• Authors: Hadi Abdine, Yanzhu Guo, Virgile Rennard, Michalis Vazirgiannis
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.783829037950984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the significant increase in users on social media platforms, a new means of political campaigning has appeared. Twitter and Facebook are now notable campaigning tools during elections. Indeed, the candidates and their parties now take to the internet to interact and spread their ideas. In this paper, we aim to identify political communities formed on Twitter during the 2022 French presidential election and analyze each respective community. We create a large-scale Twitter dataset containing 1.2 million users and 62.6 million tweets that mention keywords relevant to the election. We perform community detection on a retweet graph of users and propose an in-depth analysis of the stance of each community. Finally, we attempt to detect offensive tweets and automatic bots, comparing across communities in order to gain insight into each candidate's supporter demographics and online campaign strategy.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォーム上でのユーザー増加に伴い、政治キャンペーンの新たな手段が出現している。 twitterとfacebookは選挙期間中に有名なキャンペーンツールになった。 実際、候補者とその党は今やインターネットを利用して彼らのアイデアを交流し広めている。 本稿では,2022年のフランス大統領選挙においてTwitter上に形成された政治コミュニティを特定し,それぞれのコミュニティを分析することを目的とする。 私たちは、選挙に関連するキーワードに言及する120万のユーザと626万のツイートを含む、大規模なtwitterデータセットを作成しました。 我々は,利用者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。 最後に、攻撃的なツイートや自動ボットを検出し、各候補の支持層とオンラインキャンペーン戦略に関する洞察を得るために、コミュニティ全体で比較する。

関連論文リスト

• Russo-Ukrainian War: Prediction and explanation of Twitter suspension [47.61306219245444]
  本研究は、Twitterのサスペンション機構と、これにつながる可能性のあるユーザアカウントの共有コンテンツと機能の分析に焦点を当てる。 Twitter APIを使って、980万人のユーザーから生まれた107.7万のツイートを含むデータセットを入手しました。 この結果から、Bitcoin詐欺、スパム、広告キャンペーンに対するロシアとウクライナの紛争に関するトレンドを生かした詐欺キャンペーンが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T08:41:02Z)
• 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)
• Retweet-BERT: Political Leaning Detection Using Language Features and Information Diffusion on Social Networks [30.143148646797265]
  Retweet-BERTは、シンプルでスケーラブルなモデルで、Twitterユーザーの政治的傾向を推定する。 我々の仮定は、同様のイデオロギーを共有する人々の間で、ネットワークや言語学のパターンがホモフィリーであることに由来する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T02:18:20Z)
• 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)
• Negativity Spreads Faster: A Large-Scale Multilingual Twitter Analysis on the Role of Sentiment in Political Communication [7.136205674624813]
  本稿は、欧州3カ国の政治家のツイートを分析しようとするものである。 最先端の事前訓練言語モデルを利用することで、数十万のツイートに対して感情分析を行った。 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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T13:25:19Z)
• 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)
• 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)

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。