論文の概要: Lady and the Tramp Nextdoor: Online Manifestations of Real-World Inequalities in the Nextdoor Social Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05232v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 14:05:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 14:44:38.442656
• Title: Lady and the Tramp Nextdoor: Online Manifestations of Real-World Inequalities in the Nextdoor Social Network
• Title（参考訳）: Lady and the Tramp Nextdoor: Nextdoor Social Networkにおけるリアルタイム不平等のオンライン管理
• Authors: Waleed Iqbal, Vahid Ghafouri, Gareth Tyson, Guillermo Suarez-Tangil, Ignacio Castro
• Abstract要約: 位置情報ベースのソーシャルネットワークであるNextdoorの大規模研究について紹介する。 合衆国の64,283の地区と、イギリスの3,325の地区から260万のポストを集めている。 収入の異なる地区からの投稿は、例えば、より裕福な地区はより肯定的な感情を持ち、犯罪について議論するなど、確かに異なることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.411336640192851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: From health to education, income impacts a huge range of life choices. Many papers have leveraged data from online social networks to study precisely this. In this paper, we ask the opposite question: do different levels of income result in different online behaviors? We demonstrate it does. We present the first large-scale study of Nextdoor, a popular location-based social network. We collect 2.6 Million posts from 64,283 neighborhoods in the United States and 3,325 neighborhoods in the United Kingdom, to examine whether online discourse reflects the income and income inequality of a neighborhood. We show that posts from neighborhoods with different income indeed differ, e.g. richer neighborhoods have a more positive sentiment and discuss crimes more, even though their actual crime rates are much lower. We then show that user-generated content can predict both income and inequality. We train multiple machine learning models and predict both income (R-Square=0.841) and inequality (R-Square=0.77).
• Abstract（参考訳）: 健康から教育まで、収入は広い範囲の人生選択に影響を与える。 多くの論文が、オンラインソーシャルネットワークのデータを利用して正確な研究を行っている。 本稿では,異なる収入レベルが,異なるオンライン行動をもたらすかという,逆の質問を行う。 私たちはそれを実証します。 位置情報ベースのソーシャルネットワークであるNextdoorの大規模研究について紹介する。 我々は、米国の64,283の地区とイギリスの3,325の地区から260万の投稿を集め、オンラインの談話が地区の収入と収入の不平等を反映しているかどうかを調べる。 例えば、より裕福な地区は、実際の犯罪率がはるかに低いにもかかわらず、より肯定的な感情を持ち、犯罪について議論する。 そして、ユーザー生成コンテンツは収入と不平等の両方を予測できることを示す。 複数の機械学習モデルをトレーニングし、収入(R-Square=0.841)と不平等(R-Square=0.77)の両方を予測する。

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