論文の概要: Measuring Dimensions of Self-Presentation in Twitter Bios and their Links to Misinformation Sharing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09548v3
• Date: Fri, 30 Aug 2024 04:18:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 20:41:13.182764
• Title: Measuring Dimensions of Self-Presentation in Twitter Bios and their Links to Misinformation Sharing
• Title（参考訳）: Twitterバイオマスにおける自己表現の次元と誤情報共有との関連性の測定
• Authors: Navid Madani, Rabiraj Bandyopadhyay, Briony Swire-Thompson, Michael Miller Yoder, Kenneth Joseph,
• Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザに「バイオ」と呼ばれるプロファイル記述フィールドを提供し、世界に自らを提示することができる。 社会的意味の健全な次元を捉えた空間に生物を埋め込むための、単純で効果的、理論的に動機づけられた一連のアプローチを提案し、評価する。 我々の研究は、計算社会科学者が生体情報を利用するのを助ける新しいツールを提供し、Twitter上での誤情報共有がどのように認識されるかに関する新たな洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.165798960147036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media platforms provide users with a profile description field, commonly known as a ``bio," where they can present themselves to the world. A growing literature shows that text in these bios can improve our understanding of online self-presentation and behavior, but existing work relies exclusively on keyword-based approaches to do so. We here propose and evaluate a suite of \hl{simple, effective, and theoretically motivated} approaches to embed bios in spaces that capture salient dimensions of social meaning, such as age and partisanship. We \hl{evaluate our methods on four tasks, showing that the strongest one out-performs several practical baselines.} We then show the utility of our method in helping understand associations between self-presentation and the sharing of URLs from low-quality news sites on Twitter\hl{, with a particular focus on explore the interactions between age and partisanship, and exploring the effects of self-presentations of religiosity}. Our work provides new tools to help computational social scientists make use of information in bios, and provides new insights into how misinformation sharing may be perceived on Twitter.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、"bio"として知られるプロファイル記述フィールドをユーザに提供し、世界に自らを提示する。 これらの生物のテキストは、オンラインの自己表現と行動に対する理解を改善することができるが、既存の研究はキーワードベースのアプローチにのみ依存している。 本稿では, 年齢や党派など, 社会的意味の健全な次元を捉えた空間に生物を埋め込むための, 単純で効果的かつ理論的に動機づけられた一組のアプローチを提案し, 評価する。 4つのタスクでメソッドを評価し、最強のメソッドがいくつかの実用的なベースラインを上回っていることを示す。 次に,Twitter\hl{上の低品質ニュースサイトにおける自己表現とURLの共有の関連性を理解する上での手法の有用性について述べる。 我々の研究は、計算社会科学者が生体情報を利用するのを助ける新しいツールを提供し、Twitter上での誤情報共有がどのように認識されるかに関する新たな洞察を提供する。

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