論文の概要: Characterizing Engagement Dynamics across Topics on Facebook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15988v2
• Date: Wed, 30 Nov 2022 07:45:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 12:42:21.667297
• Title: Characterizing Engagement Dynamics across Topics on Facebook
• Title（参考訳）: Facebookにおけるトピック間のエンゲージメントダイナミクスの特徴付け
• Authors: Gabriele Etta, Emanuele Sangiorgio, Niccol\`o Di Marco, Michele Avalle, Antonio Scala, Matteo Cinelli, Walter Quattrociocchi
• Abstract要約: 私たちは、2018年から2022年の間に$sim2M$ページとグループから$sim57M$ポストを収集することで、Facebook上で定量分析を行います。 議論されたトピックによらず,ユーザの将来的有害反応の発生を予測できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media platforms heavily changed how users consume and digest information and, thus, how the popularity of topics evolves. In this paper, we explore the interplay between the virality of controversial topics and how they may trigger heated discussions and eventually increase users' polarization. We perform a quantitative analysis on Facebook by collecting $\sim57M$ posts from $\sim2M$ pages and groups between 2018 and 2022, focusing on engaging topics involving scandals, tragedies, and social and political issues. Using logistic functions, we quantitatively assess the evolution of these topics finding similar patterns in their engagement dynamics. Finally, we show that initial burstiness may predict the rise of users' future adverse reactions regardless of the discussed topic.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、情報の消費と消化の仕方を大きく変え、トピックの人気がどう進化するかを説明している。 本稿では,議論を呼ぶ話題のバイラル性と,議論の激化を招き,最終的にユーザの分極性を高める効果について考察する。 2018年から2022年にかけて、facebookで$sim2m$のページとグループから$sim57m$の記事を収集し、スキャンダル、悲劇、社会・政治問題に関する話題に焦点を当てて定量的分析を行った。 ロジスティック関数を用いて、これらのトピックの進化を定量的に評価し、エンゲージメントのダイナミクスに類似したパターンを見つける。 最後に、議論されたトピックによらず、ユーザの将来的有害反応の発生を予測できることを示す。

関連論文リスト

• Engagement, Content Quality and Ideology over Time on the Facebook URL Dataset [3.443622476405787]
  本研究は,2017年1月から2020年12月までの米国におけるニュースURLに関するユーザエンゲージメント指標について検討した。 ニュースソースのイデオロギー的アライメントと質を,ユーザの政治的嗜好と合わせて取り入れることで,リベラル,保守的,中道的な読者を対象に,イデオロギーとニュース消費の質の重み付け平均を構築した。 両指標のトレンドには,ユーザエンゲージメントの変化に伴う2つの大きな変化がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T12:50:17Z)
• Understanding Online Discussion Across Difference: Insights from Gun Discourse on Reddit [41.40699123305595]
  われわれはRedditで銃政策に関する議論を行い、インターネットの潜在能力に関する洞察を深め、違いの理解を支援することを目的としている。 銃政策に関する議論は、保守派の親郡、リベラルな親郡、リベラルなアンチガンの3つのグループに分けられる。 我々の被験者は、イデオロギーの分裂を越えて他人と交際する意思があると述べているが、実際には滅多にない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T02:36:27Z)
• Cross-Platform Social Dynamics: An Analysis of ChatGPT and COVID-19 Vaccine Conversations [37.69303106863453]
  2022年のChatGPTのリリースと2021年の新型コロナウイルスワクチンに関する世界的な議論という、2つの重要な出来事に関する1200万件以上の投稿とニュース記事を分析した。 データはTwitter、Facebook、Instagram、Reddit、YouTube、GDELTなど、複数のプラットフォームから収集された。 トピックモデリング手法を用いて,各プラットフォーム上の異なる主題のエミュレーションを明らかにし,その特徴と対象のオーディエンスを反映した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T09:58:55Z)
• Contextualizing Emerging Trends in Financial News Articles [2.9483477138814287]
  新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの開始前後に収集された、Microsoftに関する金融ニュース記事の新興トレンド検出に焦点を当てる。 データセットをアクセス可能にし、キーワードのペア間の類似性のダイナミクスを探索するための強力なベースラインを提案する。 我々は、このパンデミックがMicrosoftに与える影響について、金の標準(Google Trends)と、注目すべき実世界のシナリオについて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T12:56:52Z)
• 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)
• Debate on Online Social Networks at the Time of COVID-19: An Italian Case Study [4.176752121302988]
  イタリアで人気のインフルエンサーたちの交流パターンが、2020年前半にどう変わったかを分析した。 1億4000万件以上の投稿に5400万件以上のコメントが寄せられた。 また,コメントの心理言語的特性からユーザ感情を分析し,パンデミックに関連する話題の急激なブームと消失を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T08:25:19Z)
• Face Off: Polarized Public Opinions on Personal Face Mask Usage during the COVID-19 Pandemic [77.34726150561087]
  様々な政府機関による一連の政策変更は、フェイスマスクの偏光に寄与したと推測されている。 新型コロナウイルスの感染拡大に伴う米国でのマスクに対する国民の感情を正確に評価するための新しいアプローチを提案する。 2つの重要な政策シフトの出来事が、共和党と民主党の両方の感情の統計的に重要な変化に寄与している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-31T18:52:41Z)
• Information Consumption and Social Response in a Segregated Environment: the Case of Gab [74.5095691235917]
  この研究は、COVID-19トピックに関するGab内のインタラクションパターンの特徴を提供する。 疑わしい、信頼できるコンテンツに対する社会的反応には、統計的に強い違いはない。 本研究は,協調した不正確な行動の理解と情報操作の早期警戒に関する知見を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-03T11:34:25Z)
• 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。