論文の概要: Examining the Production of Co-active Channels on YouTube and BitChute
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07861v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 12:51:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 15:13:36.944611
- Title: Examining the Production of Co-active Channels on YouTube and BitChute
- Title（参考訳）: youtube と bitchute における共同チャンネル制作の検討
- Authors: Matthew C. Childs and Benjamin D. Horne
- Abstract要約: 本研究では、YouTubeとBitChuteの27のチャンネルでのビデオ制作の違いについて検討する。
殆どのチャンネルは、BitChute上のビデオタイトルで、YouTube上のビデオタイトルよりもはるかに道徳的で政治的な言葉を使っている。
いくつかのケースでは、チャンネルはプラットフォーム全体で異なるトピックのセットでビデオを生成しており、多くの場合、BitChuteでコンテンツを生成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A concern among content moderation researchers is that hard moderation
measures, such as banning content producers, will push users to more extreme
information environments. Research in this area is still new, but predominately
focuses on one-way migration (from mainstream to alt-tech) due to this concern.
However, content producers on alt-tech social media platforms are not always
banned users from mainstream platforms, instead they may be co-active across
platforms. We explore co-activity on two such platforms: YouTube and BitChute.
Specifically, we describe differences in video production across 27 co-active
channels. We find that the majority of channels use significantly more moral
and political words in their video titles on BitChute than in their video
titles on YouTube. However, the reasoning for this shift seems to be different
across channels. In some cases, we find that channels produce videos on
different sets of topics across the platforms, often producing content on
BitChute that would likely be moderated on YouTube. In rare cases, we find
video titles of the same video change across the platforms. Overall, there is
not a consistent trend across co-active channels in our sample, suggesting that
the production on alt-tech social media platforms does not fit a single
narrative.
- Abstract（参考訳）: コンテンツモデレーションの研究者の間で懸念されているのは、コンテンツプロデューサの禁止などのハードモデレーションの措置が、ユーザーをより極端な情報環境へと押し上げることだ。
この分野の研究はまだ新しいものだが、この懸念から片道移動(主流からアルトテック)に重点を置いている。
しかし、Alt-techのソーシャルメディアプラットフォーム上のコンテンツ制作者は、必ずしもメインストリームのプラットフォームからユーザーを追放するわけではない。
われわれは、YouTubeとBitChuteの2つのプラットフォームでコアクティビティについて検討している。
具体的には,27のコアクティブチャネル間における映像制作の差異について述べる。
殆どのチャンネルは、BitChute上のビデオタイトルで、YouTube上のビデオタイトルよりもはるかに道徳的で政治的な言葉を使っている。
しかし、このシフトの理由はチャネルによって異なるようだ。
いくつかのケースでは、チャンネルはプラットフォーム全体で異なるトピックのセットでビデオを生成しており、多くの場合、BitChuteでコンテンツを生成している。
まれに、プラットフォーム全体で同じビデオのタイトルが変わることもあります。
全体として、当社のサンプルにはコアクティブチャネル間の一貫した傾向はなく、アルトテックソーシャルメディアプラットフォームでの制作が1つの物語に合っていないことを示唆している。
関連論文リスト
- TubeFormer-DeepLab: Video Mask Transformer [98.47947102154217]
本研究では,複数のコアビデオセグメンテーションタスクを統一的に処理するための最初の試みであるTubeFormer-DeepLabを紹介する。
TubeFormer-DeepLabは、タスク固有のラベルでビデオチューブを直接予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-30T18:10:33Z) - YouTubers Not madeForKids: Detecting Channels Sharing Inappropriate
Videos Targeting Children [3.936965297430477]
われわれは、過去に子供をターゲットにした適切な、あるいは乱暴なビデオを投稿したYouTubeチャンネルを調査した。
YouTubeの想定するコンテンツとフラグが不適切なコンテンツとチャネルであることと、コンテンツが混乱し、まだプラットフォーム上で利用できないこととを明確に区別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-27T10:34:15Z) - How Are Communication Channels on GitHub Presented to Their Intended
Audience? -- A Thematic Analysis [6.8578851273817385]
以前のオープンソースプロジェクトの研究で、多数の通信チャネルが特定された。
私たちは、90のGitHubプロジェクトで151のアーティファクトを分析するために、テーマ分析を採用しました。
その結果,32種類の通信チャネルが,9種類の通信チャネルに分割できることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-03T11:57:53Z) - Subscriptions and external links help drive resentful users to
alternative and extremist YouTube videos [7.945705756085774]
われわれは、YouTube上の代替チャンネルビデオや過激派チャンネルビデオへの露出が、性別や人種的恨みのレベルが高い少数のグループに大きく集中していることを示した。
ウサギの穴」の物語とは対照的に、非加入者は代替チャンネルや過激派チャンネルからの推奨ビデオはめったにない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-22T20:22:06Z) - Bi-PPT channels are entanglement breaking [77.34726150561087]
両PPTチャネルは常に絡み合っていることを示す。
また, 劣化可能な量子チャネルは, 構成条件下では完全に正であり, 転位が絡み合っていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-04T17:53:38Z) - Subjective and Objective Analysis of Streamed Gaming Videos [60.32100758447269]
ゲームビデオにおける主観的および客観的ビデオ品質評価(VQA)モデルについて検討する。
LIVE-YouTube Gaming Video Quality (LIVE-YT-Gaming) と呼ばれる新しいゲームビデオリソースを作成しました。
このデータについて主観的人間調査を行い,61名の被験者が記録した品質評価18,600名を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-24T03:02:57Z) - Characterizing Alternative Monetization Strategies on YouTube [31.029850908268013]
YouTubeプラットフォームの重要な役割の1つは、クリエイターにコンテンツから収益を生み出す機能を提供することだ。
本研究では、代替収益化戦略の研究と特徴付けに焦点をあてる。
外部収益化は、全ビデオの18%で利用され、少なくとも1回は、チャンネルの61%がそのような戦略を使っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-18T19:48:49Z) - Uncovering the Dark Side of Telegram: Fakes, Clones, Scams, and
Conspiracy Movements [67.39353554498636]
我々は35,382の異なるチャンネルと130,000,000以上のメッセージを収集して,Telegramの大規模解析を行う。
カードなどのダークウェブのプライバシー保護サービスにも、悪名高い活動がいくつかある。
疑似チャネルを86%の精度で識別できる機械学習モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-26T14:53:31Z) - Content-based Analysis of the Cultural Differences between TikTok and
Douyin [95.32409577885645]
ショートフォームのソーシャルメディアは、聴衆にダイナミックなストーリーを伝え、彼らの注意を引き付けることによって、伝統的なメディアパラダイムから遠ざかる。
特に、興味深く、理解しやすいユニークなシーンを表現するために、日常的なオブジェクトの異なる組み合わせを用いることができる。
同じ会社によって提供されたTikTokとDouyinは、近年人気になった新しいメディアの好例だ。
メディアファッションや社会的慣用性とともに文化的な違いを表現しているという仮説が,本研究の主目的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-03T01:47:49Z) - Understanding YouTube Communities via Subscription-based Channel
Embeddings [0.0]
本稿では,YouTubeチャンネルの発見と分類を行う新しい手法を提案する。
これらの手法は、コメントの公開購読ページを活用する自己教師付き学習アプローチを使用する。
異なる政治コンテンツへのトラフィック量を分析するために、新しいデータセットを作成します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T22:00:04Z) - Mi YouTube es Su YouTube? Analyzing the Cultures using YouTube
Thumbnails of Popular Videos [98.87558262467257]
本研究では,YouTubeのトレンド動画のサムネイルを用いて,各国の文化選好について検討した。
実験の結果、類似文化のユーザーはYouTubeで同様のビデオを見ることに興味を持っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-27T20:15:57Z)
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。