論文の概要: Unpacking polarization: Antagonism and Alignment in Signed Networks of Online Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06571v1
• Date: Thu, 13 Jul 2023 05:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 15:36:53.499939
• Title: Unpacking polarization: Antagonism and Alignment in Signed Networks of Online Interaction
• Title（参考訳）: unpacking polarization: オンラインインタラクションの署名ネットワークにおける対立性とアライメント
• Authors: Emma Fraxanet, Max Pellert, Simon Schweighofer, Vicen\c{c} G\'omez, David Garcia
• Abstract要約: コンテンツとインタラクションの3つの側面と,その性質(肯定的あるいは否定的)を組み合わせることを目的とした,新たなフレームワークを導入する。 当社のアプローチでは,署名付きソーシャルネットワークの切断構造と構造バランスの概念に基づいて,偏極をアンタゴニズムとアライメントの2つの異なる指標に分解する。 われわれはこの手法を2つの異なるプラットフォームに適用した。アメリカの群衆によるTwitterのファクトチェック拡張であるBirdwatchと、議論フォーラムのあるオーストリアのオンライン新聞DerStandardだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11585777854157026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online polarization research currently focuses on studying single-issue opinion distributions or computing distance metrics of interaction network structures. Limited data availability often restricts studies to positive interaction data, which can misrepresent the reality of a discussion. We introduce a novel framework that aims at combining these three aspects, content and interactions, as well as their nature (positive or negative), while challenging the prevailing notion of polarization as an umbrella term for all forms of online conflict or opposing opinions. In our approach, built on the concepts of cleavage structures and structural balance of signed social networks, we factorize polarization into two distinct metrics: Antagonism and Alignment. Antagonism quantifies hostility in online discussions, based on the reactions of users to content. Alignment uses signed structural information encoded in long-term user-user relations on the platform to describe how well user interactions fit the global and/or traditional sides of discussion. We can analyse the change of these metrics through time, localizing both relevant trends but also sudden changes that can be mapped to specific contexts or events. We apply our methods to two distinct platforms: Birdwatch, a US crowd-based fact-checking extension of Twitter, and DerStandard, an Austrian online newspaper with discussion forums. In these two use cases, we find that our framework is capable of describing the global status of the groups of users (identification of cleavages) while also providing relevant findings on specific issues or in specific time frames. Furthermore, we show that our four metrics describe distinct phenomena, emphasizing their independent consideration for unpacking polarization complexities.
• Abstract（参考訳）: オンライン分極研究は現在、単発の意見分布や相互作用ネットワーク構造の距離メトリクスの研究に焦点を当てている。 限られたデータ可用性は、しばしば研究をポジティブな相互作用データに制限する。 我々は,これら3つの側面,内容と相互作用,およびそれらの性質(肯定的あるいは否定的)を組み合わせることを目的とした,新たな枠組みを導入するとともに,オンラインの対立や反対意見のあらゆる形態の包括的用語として偏極の概念に挑戦する。 当社のアプローチでは,署名付きソーシャルネットワークの切断構造と構造バランスの概念に基づいて,偏極をアンタゴニズムとアライメントの2つの異なる指標に分解する。 敵意は、ユーザのコンテンツに対する反応に基づいて、オンライン議論の敵意を定量化する。 アライメントは、プラットフォーム上の長期ユーザー関係にエンコードされた署名された構造情報を使用して、ユーザのインタラクションがグローバルおよび/または従来の議論の側面にどのように適合するかを記述する。 これらのメトリクスの変更を時間を通じて分析し、関連するトレンドだけでなく、特定のコンテキストやイベントにマッピング可能な突然の変更もローカライズできます。 われわれはこの手法を2つの異なるプラットフォームに適用した。アメリカのクラウドベースのTwitterのファクトチェック拡張であるBirdwatchと、議論フォーラムのあるオーストリアのオンライン新聞DerStandardだ。 これら2つのユースケースにおいて,当社のフレームワークは,ユーザグループのグローバルステータスを記述できると同時に,特定の問題や特定の時間枠に関する関連する知見を提供することができます。 さらに、我々の4つの指標は異なる現象を記述しており、偏光複雑性を解き放つための独立的な考察を強調している。

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