論文の概要: Beyond Digital "Echo Chambers": The Role of Viewpoint Diversity in Political Discussion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09056v1
• Date: Sun, 18 Dec 2022 10:18:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 16:20:48.098493
• Title: Beyond Digital "Echo Chambers": The Role of Viewpoint Diversity in Political Discussion
• Title（参考訳）: デジタル「Echoチャンバー」を超えて : 政治的議論における視点多様性の役割
• Authors: Rishav Hada, Amir Ebrahimi Fard, Sarah Shugars, Federico Bianchi, Patricia Rossini, Dirk Hovy, Rebekah Tromble, Nava Tintarev
• Abstract要約: 我々は,レコメンデータシステムに提案される2つの視点尺度を運用し,ソーシャルメディアの会話の文脈に適応する。 反移民の視点はプラットフォームに対して一貫した反発を受ける一方で、反移民の視点はエコーチャンバー内で主に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.49418802276767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Increasingly taking place in online spaces, modern political conversations are typically perceived to be unproductively affirming -- siloed in so called ``echo chambers'' of exclusively like-minded discussants. Yet, to date we lack sufficient means to measure viewpoint diversity in conversations. To this end, in this paper, we operationalize two viewpoint metrics proposed for recommender systems and adapt them to the context of social media conversations. This is the first study to apply these two metrics (Representation and Fragmentation) to real world data and to consider the implications for online conversations specifically. We apply these measures to two topics -- daylight savings time (DST), which serves as a control, and the more politically polarized topic of immigration. We find that the diversity scores for both Fragmentation and Representation are lower for immigration than for DST. Further, we find that while pro-immigrant views receive consistent pushback on the platform, anti-immigrant views largely operate within echo chambers. We observe less severe yet similar patterns for DST. Taken together, Representation and Fragmentation paint a meaningful and important new picture of viewpoint diversity.
• Abstract（参考訳）: ますますオンライン空間で行われるようになり、現代の政治会話は、通常、非生産的に肯定的であると認識される。 しかし、これまでは、会話における視点の多様性を測定する十分な手段が欠けている。 そこで本稿では,レコメンダシステムのために提案されている2つの視点メトリクスを運用し,それをソーシャルメディアの会話の文脈に適用する。 この2つの指標(表現と断片化)を実世界データに適用し、オンライン会話に特に影響を検討する最初の研究である。 これらの対策を2つのトピック — コントロールの役割を果たすデイライトセーブタイム(dst)と、より政治的に分断された移民のトピック — に適用します。 フラグメンテーションと表現の双方の多様性スコアがDSTよりも低いことが判明した。 さらに、親移民のビューはプラットフォーム上で一貫したプッシュバックを受けるが、反移民のビューはecho chambers内でほとんど機能する。 DSTの重症度は低いが類似したパターンを観察する。 表現と断片化は、視点の多様性の有意義で重要な新しい絵を描く。

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