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。

関連論文リスト

• Towards Scalable Topic Detection on Web via Simulating Levy Walks Nature of Topics in Similarity Space [55.97416108140739]
  類似性空間におけるLevi Walk自然をシミュレートすることで,グループトピックに対する新しい,しかし非常に強力なExplore-Exploit(EE)アプローチを提案する。 2つの公開データセットの実験により、我々の手法は、有効性の観点からは最先端の手法に匹敵するだけでなく、効率面では最先端の手法よりも著しく優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T07:19:46Z)
• Exploring Embeddings for Measuring Text Relatedness: Unveiling Sentiments and Relationships in Online Comments [1.7230140898679147]
  本稿では,様々なソーシャルメディアプラットフォームにおけるコメント間の感情的・意味的関係について検討する。 単語の埋め込みを使って文や文書のコンポーネントを分析する。 我々の分析は、オンラインコメントの相互接続性をより深く理解し、大きな相互接続脳として機能するインターネットの概念を調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T04:57:23Z)
• Unsupervised Sentiment Analysis of Plastic Surgery Social Media Posts [91.3755431537592]
  ソーシャルメディアプラットフォームにまたがる膨大なユーザー投稿は、主に人工知能(AI)のユースケースに使われていない。 自然言語処理(NLP)は、コーパス(corpora)として知られるドキュメントの体系を利用して、人間のような言語理解でコンピュータを訓練するAIのサブフィールドである。 本研究は, 教師なし解析の応用により, コンピュータがプラスティック手術に対する否定的, 肯定的, 中立的なユーザ感情を予測できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T20:16:20Z)
• ManiTweet: A New Benchmark for Identifying Manipulation of News on Social Media [74.93847489218008]
  ソーシャルメディア上でのニュースの操作を識別し,ソーシャルメディア投稿の操作を検出し,操作された情報や挿入された情報を特定することを目的とした,新しいタスクを提案する。 この課題を研究するために,データ収集スキーマを提案し,3.6K対のツイートとそれに対応する記事からなるManiTweetと呼ばれるデータセットをキュレートした。 我々の分析では、このタスクは非常に難しいことを示し、大きな言語モデル(LLM)は不満足なパフォーマンスをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:40:07Z)
• Tweetorial Hooks: Generative AI Tools to Motivate Science on Social Media [14.353420910397702]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,複雑な科学的トピックのフックを書くプロセスの足場を構築する手法を提案する。 評価の結果、システムは認知負荷を低減し、より良いフックを書くのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-20T18:47:40Z)
• Identifying and Characterizing Active Citizens who Refute Misinformation in Social Media [25.986531330843434]
  ソーシャルメディアプラットフォーム(TwitterやWeiboなど)と言語(英語や中国語など)にまたがるタスクを初めて研究する。 我々は2つのカテゴリのうちの1つにマップされたWeiboユーザーの新しいデータセット(誤情報ポスターやアクティブな市民など)を開発し、公開する。 本稿では,2つのユーザカテゴリ間の言語使用の差異を広範囲に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-21T13:22:48Z)
• Rumor Detection with Self-supervised Learning on Texts and Social Graph [101.94546286960642]
  異種情報ソース上での自己教師型学習を対照的に提案し,それらの関係を明らかにするとともに,噂をよりよく特徴付ける。 我々はこの枠組みをSRD(Self-supervised Rumor Detection)と呼ぶ。 3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験により、ソーシャルメディア上での噂の自動検出におけるSRDの有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T12:10:03Z)
• Misinformation Detection in Social Media Video Posts [0.4724825031148411]
  ソーシャルメディアプラットフォームによるショートフォームビデオは、ソーシャルメディアプロバイダーにとって重要な課題となっている。 本研究では,ソーシャルメディア投稿における誤情報検出手法を開発し,ビデオやテキストなどのモダリティを活用する。 われわれはTwitterから16万の動画投稿を収集し、自己教師付き学習を活用して、共同視覚およびテキストデータの表現表現を学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-15T20:14:54Z)
• Identification of Twitter Bots based on an Explainable ML Framework: the US 2020 Elections Case Study [72.61531092316092]
  本稿では,ラベル付きTwitterデータに基づくTwitterボット識別システムの設計に焦点をあてる。 Supervised Machine Learning (ML)フレームワークは、Extreme Gradient Boosting (XGBoost)アルゴリズムを用いて採用されている。 また、MLモデルの予測を説明するためにShapley Additive Explanations (SHAP)をデプロイした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T14:12:24Z)
• How-to Present News on Social Media: A Causal Analysis of Editing News Headlines for Boosting User Engagement [14.829079057399838]
  我々は,メディアの現在の実践をデータ駆動アプローチを用いて分析する。 8つのメディアが共有するオリジナルニュース記事とそれに対応するつぶやきの並列コーパスを構築します。 そして、これらのメディアがオリジナルの見出しに対してツイートを編集し、そうした変化の影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T06:39:49Z)
• Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
  本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。 議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。 我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)

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。