論文の概要: Detecting Multidimensional Political Incivility on Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14964v2
- Date: Tue, 14 Nov 2023 22:41:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 20:26:05.225873
- Title: Detecting Multidimensional Political Incivility on Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける多次元政治的傾向の検出
- Authors: Sagi Pendzel, Nir Lotan, Alon Zoizner, Einat Minkov
- Abstract要約: 13Kの政治的ツイートの大規模なデータセットを用いて,最先端のシビリティ検出結果を示す。
政治的市民性は, 利用者の偏りの強い分布を示し, サブ人口やユーザレベルにおいて, 市民性と相関する社会的要因について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3704813250344436
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The rise of social media has been argued to intensify uncivil and hostile
online political discourse. Yet, to date, there is a lack of clarity on what
incivility means in the political sphere. In this work, we utilize a
multidimensional perspective of political incivility, developed in the fields
of political science and communication, that differentiates between
impoliteness and political intolerance. We present state-of-the-art incivility
detection results using a large dataset of 13K political tweets, collected and
annotated per this distinction. Applying political incivility detection at
large-scale, we observe that political incivility demonstrates a highly skewed
distribution over users, and examine social factors that correlate with
incivility at subpopulation and user-level. Finally, we propose an approach for
modeling social context information about the tweet author alongside the tweet
content, showing that this leads to improved performance on the task of
political incivility detection. We believe that this latter result holds
promise for socially-informed text processing in general.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの台頭は、悪質で敵対的なオンライン政治談話の激化を論じている。
しかし、これまでのところ、政治分野における公民権の意味については明確さが欠如している。
本研究は,政治科学とコミュニケーションの分野で発達した多次元的政治的公民権観を利用して,不名誉と政治的不寛容を区別する。
本稿では,13Kの政治ツイートを収集・注釈した大規模データセットを用いて,最先端の市民検出結果を示す。
大規模に政治インキビティ検出を適用することで,政治インキビティがユーザに対する非常に歪んだ分布を示すことを観察し,サブポピュレーションやユーザレベルでのインキビティと相関する社会的要因について検討した。
最後に,ツイート内容と並行して,ツイート著者の社会的文脈情報をモデル化する手法を提案する。
後者の結果は、一般に社会的にインフォームドされたテキスト処理の可能性を秘めていると信じている。
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