論文の概要: Understanding Differences in News Article Interaction Patterns on
Facebook: Public vs. Private Sharing with Varying Bias and Reliability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11943v1
- Date: Fri, 19 May 2023 18:01:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 01:55:56.461955
- Title: Understanding Differences in News Article Interaction Patterns on
Facebook: Public vs. Private Sharing with Varying Bias and Reliability
- Title（参考訳）: Facebookにおけるニュース記事のインタラクションパターンの差異の理解--Varying BiasとReliabilityによる公開対プライベートシェアリング
- Authors: Alireza Mohammadinodooshan, Niklas Carlsson
- Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームにおけるニュースの拡散は、偏見と信頼できない情報が公衆の会話に与える影響に関する懸念につながっている。
本研究では、Facebook上のニュース記事の公開とプライベートの共有における相互作用パターンの差異について検討し、バイアスや信頼性の異なる記事に着目した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.571369922847262
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The proliferation of news on social media platforms has led to concerns about
the impact of biased and unreliable information on public discourse. This study
examines differences in interaction patterns between public and private sharing
of news articles on Facebook, focusing on articles with varying bias and
reliability, as well as the depth of interactions. To analyze these patterns,
we employed two complementary data collection methods using the CrowdTangle
browser extension. We collected interaction data across all Facebook posts
(private + public) referencing a manually labeled collection of over 30K news
articles, as well as interaction data on public posts posted in the forums
tracked by CrowdTangle. Our empirical findings, backed by rigorous statistical
analysis, reveal significant differences in interaction patterns between public
and private sharing across different classes of news in terms of bias and
reliability, highlighting the role of user preferences and privacy settings in
shaping the spread of news articles. Notably, we find that irrespective of news
class, users tend to engage more deeply in private discussions compared to
public ones. Additionally, Facebook users engage more deeply with content from
the Right-biased class, and exhibit higher deep interaction ratio levels with
content from the Most-unreliable class. This study is the first to directly
compare the dynamics of public and private sharing of news articles on
Facebook, specifically examining the interactions and depth of engagement with
articles of varying bias and reliability. By providing new insights and
shedding light on these aspects, our findings have significant implications for
understanding the influence of social media on shaping public discourse.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームでのニュースの拡散は、公共の談話に対する偏りや信頼できない情報の影響に関する懸念を招いた。
本研究では、Facebook上でのニュース記事の公開とプライベートの共有の相互作用パターンの違いについて、バイアスと信頼性の異なる記事とインタラクションの深さに着目した。
これらのパターンを解析するために、CrowdTangleブラウザ拡張を用いた2つの補完データ収集手法を用いた。
私たちは、30万以上のニュース記事の手動ラベル付きコレクションと、crowdtangleが追跡するフォーラムに投稿された公開投稿のインタラクションデータを参照して、すべてのfacebook投稿(プライベート+パブリック)で対話データを集めました。
厳密な統計分析によって裏付けられた経験的知見は,ニュース記事の拡散におけるユーザの嗜好やプライバシ設定の役割を浮き彫りにして,偏見や信頼性の観点から,公開とプライベートの相互作用パターンの顕著な差異を明らかにした。
特に、ニュースクラスによらず、ユーザーは公開クラスよりもプライベートな議論に深く関与する傾向にある。
さらに、Facebookユーザーは、右バイアスのクラスのコンテンツとより深く関わり、最も信頼できないクラスのコンテンツとより深い相互作用の比率を示す。
この研究は、Facebook上でのニュース記事の公開とプライベートの共有のダイナミクスを直接比較する最初のものであり、特に様々なバイアスと信頼性のある記事との相互作用とエンゲージメントの深さを調べる。
新たな洞察を与え,これらの側面に光を当てることで,ソーシャルメディアが世論の形成に与える影響を理解する上で重要な意味を持つ。
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