論文の概要: Weakly Supervised Learning for Analyzing Political Campaigns on Facebook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10669v2
• Date: Tue, 9 May 2023 13:13:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 16:27:56.453562
• Title: Weakly Supervised Learning for Analyzing Political Campaigns on Facebook
• Title（参考訳）: Facebook上の政治キャンペーン分析のための弱々しい指導的学習
• Authors: Tunazzina Islam, Shamik Roy, Dan Goldwasser
• Abstract要約: 我々は、Facebook上の政治広告のスタンスと課題を特定するための弱監督的なアプローチを提案する。 選挙投票における政治広告の時間的動態を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.29993132301275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Social media platforms are currently the main channel for political messaging, allowing politicians to target specific demographics and adapt based on their reactions. However, making this communication transparent is challenging, as the messaging is tightly coupled with its intended audience and often echoed by multiple stakeholders interested in advancing specific policies. Our goal in this paper is to take a first step towards understanding these highly decentralized settings. We propose a weakly supervised approach to identify the stance and issue of political ads on Facebook and analyze how political campaigns use some kind of demographic targeting by location, gender, or age. Furthermore, we analyze the temporal dynamics of the political ads on election polls.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは現在、政治メッセージングの主要なチャンネルであり、政治家は特定の人口層をターゲットにし、反応に基づいて適応することができる。 しかし、メッセージは目的のオーディエンスと密に結びついており、特定のポリシーの推進に関心のある複数の利害関係者によって反映されているため、このコミュニケーションを透過的にすることは難しい。 この論文の目標は、これらの高度に分散した設定を理解するための第一歩を踏み出すことです。 我々は、facebook上の政治広告のスタンスと課題を特定し、政治キャンペーンが位置、性別、年齢による何らかの人口統計学的ターゲティングをどのように使っているかを分析するために、弱い監督のアプローチを提案する。 さらに,選挙投票における政治広告の時間的変動を分析した。

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