論文の概要: Top Gear or Black Mirror: Inferring Political Leaning From Non-Political Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05662v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 06:41:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 13:38:22.370258
• Title: Top Gear or Black Mirror: Inferring Political Leaning From Non-Political Content
• Title（参考訳）: トップギアかブラックミラー:非政治コンテンツから政治的リーンを推測する
• Authors: Ahmet Kurnaz and Scott A. Hale
• Abstract要約: 分極とエコーチャンバーは選挙のような明確な政治的出来事の文脈でしばしば研究される。 非政治的文脈における政治的分極は、しばしば不明である。 政治的傾きは「ラテ・ドライキング・リベラル」のようなステレオタイプにつながる多くのライフスタイルの選択と相関することが知られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.435739379764408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Polarization and echo chambers are often studied in the context of explicitly political events such as elections, and little scholarship has examined the mixing of political groups in non-political contexts. A major obstacle to studying political polarization in non-political contexts is that political leaning (i.e., left vs right orientation) is often unknown. Nonetheless, political leaning is known to correlate (sometimes quite strongly) with many lifestyle choices leading to stereotypes such as the "latte-drinking liberal." We develop a machine learning classifier to infer political leaning from non-political text and, optionally, the accounts a user follows on social media. We use Voter Advice Application results shared on Twitter as our groundtruth and train and test our classifier on a Twitter dataset comprising the 3,200 most recent tweets of each user after removing any tweets with political text. We correctly classify the political leaning of most users (F1 scores range from 0.70 to 0.85 depending on coverage). We find no relationship between the level of political activity and our classification results. We apply our classifier to a case study of news sharing in the UK and discover that, in general, the sharing of political news exhibits a distinctive left-right divide while sports news does not.
• Abstract（参考訳）: 分極とエコーチャンバーは選挙のような明確な政治的出来事の文脈でしばしば研究され、非政治的文脈における政治的集団の混合についてはほとんど研究されていない。 非政治的文脈における政治的分極の研究の大きな障害は、政治的傾き(左と右の向き)がしばしば不明であることである。 にもかかわらず、政治的傾きは、多くのライフスタイルの選択肢と(時に非常に強く)相関していることが知られている。 我々は、非政治的テキストから政治的傾倒を推測する機械学習分類器を開発し、ユーザがソーシャルメディアでフォローするアカウントを任意に作成する。 私たちは、twitterで共有された投票者アドバイスアプリケーションの結果を土台として使用し、政治的テキストでツイートを削除した後、各ユーザーの最新の3200ツイートからなるtwitterデータセットで分類器を訓練し、テストします。 われわれは、ほとんどのユーザーの政治的傾きを正しく分類する(F1スコアはカバー範囲によって0.70から0.85まで)。 政治活動のレベルと分類結果には何の関係も見つからない。 イギリスにおけるニュース共有のケーススタディに適用し、一般に、政治ニュースの共有は、スポーツニュースがそうでない間に、独特の左右の隔たりを示す。

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