論文の概要: Measuring Social Dimensions of Self-Presentation in Social Media
Biographies with an Identity-based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09548v2
- Date: Wed, 11 Oct 2023 19:57:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 15:25:12.836854
- Title: Measuring Social Dimensions of Self-Presentation in Social Media
Biographies with an Identity-based Approach
- Title(参考訳): アイデンティティに基づくソーシャルメディアバイオグラフィーにおける自己表現の社会的次元の測定
- Authors: Navid Madani, Rabiraj Bandyopadhyay, Briony Swire-Thompson, Michael
Miller Yoder and Kenneth Joseph
- Abstract要約: 本研究は,Twitterバイオスで表現される意味の社会的次元を測定するための,アイデンティティに基づく3つの新しい手法を提案し,評価する。
これらのモデルは,1)どのアイデンティティの集合が1つの伝記の中で共起しやすいかを予測する上で,妥当なベースラインよりも優れていることを示す。
提案手法は, モデル出力を用いて, 自尊心, 宗教, 年齢, 性別がTwitter上でのURL共有とどのように関連しているかをよりよく理解するために, 計算社会科学における有用性を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.189152163773468
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social media users on sites like Twitter, Instagram, and Tiktok use the
profile description, or bio, field of user profiles to present themselves to
the world. In contrast to the ``offline'' world, where social context often
encourages us to adopt a single identity, the profile description is a
free-text field in which users are encouraged to present the self using
multiple, sometimes conflicting, social identities. While sociologists, social
psychologists, sociolinguists, and increasingly computational social
scientists, have developed a large and growing array of methods to estimate the
meaning of individual social identities, little work has attended to the ways
in which social meanings emerge from the collections of social identities
present in social media bios. The present work proposes and evaluate three
novel, identity-based methods to measure the social dimensions of meaning
expressed in Twitter bios. We show that these models outperform reasonable
baselines with respect to 1) predicting which sets of identities are more
likely to co-occur within a single biography and 2) quantifying perceptions of
entire social media biographies along salient dimensions of social meaning on
Twitter, in particular partisanship. We demonstrate the utility of our method
in a computational social science setting by using model outputs to better
understand how self presentation along dimensions of partisanship, religion,
age, and gender are related to the sharing of URLs on Twitter from low versus
high quality news sites.
- Abstract(参考訳): Twitter、Instagram、Tiktokなどのソーシャルメディアユーザーは、プロフィールの説明、またはバイオ、ユーザープロフィールのフィールドを使って、自分自身を世界に提示する。
社会的文脈が一つのアイデンティティを採用することを奨励する「オフライン」の世界とは対照的に、プロファイル記述はユーザーが複数の、時には矛盾する社会的アイデンティティを使って自己を示すことを奨励する自由テキスト分野である。
社会学者、社会心理学者、社会言語学者、そしてますます計算される社会科学者は、個々の社会的アイデンティティの意味を推定する大規模な手法を開発してきたが、ソーシャルメディアのバイオロジーに存在する社会的アイデンティティのコレクションから社会的意味が現れる方法にはほとんど取り組んでいない。
本研究は,twitter biosで表現される意味の社会的次元を測定する3つの新しいアイデンティティに基づく手法を提案し,評価する。
これらのモデルは 合理的な基準よりも
1) 一つの伝記の中でどのアイデンティティが共起しやすいかを予測すること。
2)Twitter上での社会意味の健全な次元に沿ったソーシャルメディア全体の認識の定量化。
提案手法は,低品質ニュースサイトと高質ニュースサイトからTwitter上でのURLの共有と,党派・宗教・年齢・性別の次元に沿った自己表現がどのように関連しているかをよりよく理解するために,モデル出力を用いて計算社会科学環境で有効性を示す。
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