論文の概要: Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican
legislative election
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00626v2
- Date: Wed, 21 Jun 2023 08:01:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 17:54:14.668385
- Title: Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican
legislative election
- Title（参考訳）: 2021年メキシコ議会選挙におけるツイートベース選挙モデルの設計と分析
- Authors: Alejandro Vigna-G\'omez, Javier Murillo, Manelik Ramirez, Alberto
Borbolla, Ian M\'arquez and Prasun K. Ray
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modelling and forecasting real-life human behaviour using online social media
is an active endeavour of interest in politics, government, academia, and
industry. Since its creation in 2006, Twitter has been proposed as a potential
laboratory that could be used to gauge and predict social behaviour. During the
last decade, the user base of Twitter has been growing and becoming more
representative of the general population. Here we analyse this user base in the
context of the 2021 Mexican Legislative Election. To do so, we use a dataset of
15 million election-related tweets in the six months preceding election day. We
explore different election models that assign political preference to either
the ruling parties or the opposition. We find that models using data with
geographical attributes determine the results of the election with better
precision and accuracy than conventional polling methods. These results
demonstrate that analysis of public online data can outperform conventional
polling methods, and that political analysis and general forecasting would
likely benefit from incorporating such data in the immediate future. Moreover,
the same Twitter dataset with geographical attributes is positively correlated
with results from official census data on population and internet usage in
Mexico. These findings suggest that we have reached a period in time when
online activity, appropriately curated, can provide an accurate representation
of offline behaviour.
- Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルメディアを用いた実生活の人間行動のモデル化と予測は、政治、政府、学界、産業において活発な試みである。
2006年の創設以来、twitterは社会的行動の計測と予測に使用できる潜在的な実験室として提案されてきた。
過去10年間で、Twitterのユーザーベースは増加し、一般大衆を代表するものになっている。
ここでは、2021年のメキシコ議会選挙でこのユーザーベースを分析します。
そのために、選挙前の6ヶ月で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。
我々は、政党または野党に政治的選好を割り当てる異なる選挙モデルについて検討する。
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。
これらの結果は, オンラインデータ分析が従来の世論調査手法を上回ることができ, 政治分析や一般予測は, 近い将来, そうしたデータを組み込むことで恩恵を受ける可能性が示唆された。
さらに、地理的属性を持つ同じtwitterデータセットは、メキシコの人口とインターネット利用に関する公式国勢調査結果と正の相関がある。
これらの結果は、オンラインアクティビティが適切にキュレートされ、オフライン動作を正確に表現できる期間に達したことを示唆している。
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