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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06571v3
• Date: Fri, 2 Feb 2024 15:41:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 20:03:58.956733
• 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: 20世紀、主要断層線は、所有者対労働者、中心対周辺など構造的な紛争によって形成された。 FAULTANAパイプライン(FAULTANA Pipeline)は、署名されたオンラインインタラクションのデータにおいて、主要な障害線を明らかにするための計算手法である。 提案手法により,異なるオンライン討論会でよく見られる敵意の程度を定量化し,また,各議論がいかに主要な障害線に一致しているかを定量化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3581083356941628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Political conflict is an essential element of democratic systems, but can also threaten their existence if it becomes too intense. This happens particularly when most political issues become aligned along the same major fault line, splitting society into two antagonistic camps. In the 20th century, major fault lines were formed by structural conflicts, like owners vs workers, center vs periphery, etc. But these classical cleavages have since lost their explanatory power. Instead of theorizing new cleavages, we present the FAULTANA (FAULT-line Alignment Network Analysis) pipeline, a computational method to uncover major fault lines in data of signed online interactions. Our method makes it possible to quantify the degree of antagonism prevalent in different online debates, as well as how aligned each debate is to the major fault line. This makes it possible to identify the wedge issues driving polarization, characterized by both intense antagonism and alignment. We apply our approach to large-scale data sets of Birdwatch, a US-based Twitter fact-checking community and the discussion forums of DerStandard, an Austrian online newspaper. We find that both online communities are divided into two large groups and that their separation follows political identities and topics. In addition, for DerStandard, we pinpoint issues that reinforce societal fault lines and thus drive polarization. We also identify issues that trigger online conflict without strictly aligning with those dividing lines (e.g. COVID-19). Our methods allow us to construct a time-resolved picture of affective polarization that shows the separate contributions of cohesiveness and divisiveness to the dynamics of alignment during contentious elections and events.
• Abstract（参考訳）: 政治紛争は民主主義体制の重要な要素であるが、過激化すればその存在を脅かすこともある。 これは特に、ほとんどの政治的問題が同じ主要な断層線に沿って整列し、社会を2つの敵対的なキャンプに分割するときに起こる。 20世紀、主要断層線は、所有者対労働者、中心対周辺など構造的な紛争によって形成された。 しかし、これらの古典的分断はその後、説明力を失っている。 新たな開裂を理論化する代わりに、署名されたオンラインインタラクションのデータ中の主要な障害線を明らかにする計算手法である faultana (fault-line alignment network analysis) パイプラインを提案する。 提案手法は,様々なオンライン討論会で普及している敵意の程度を定量化し,また,各議論がいかに主要な障害線に一致しているかを定量化する。 これにより、偏極を駆動するくさび問題の特定が可能となり、強烈な対立とアライメントが特徴である。 われわれのアプローチは、米国のTwitterファクトチェックコミュニティであるBirdwatchの大規模データセットと、オーストリアのオンライン新聞DerStandardのディスカッションフォーラムに適用する。 オンラインコミュニティは2つの大きなグループに分かれており、その分離は政治的アイデンティティとトピックに従っている。 さらに、DerStandardでは、社会的な断層線を強化し、偏光を駆動する問題を指摘します。 また、これらの分断線(例えば、COVID-19)と厳密に整合することなく、オンライン紛争を引き起こす問題も特定します。 本手法では, 対立する選挙やイベントにおけるアライメントのダイナミクスに対する, 密着性, 分裂性の別々な寄与を示す, 感情分極の時間分解図を構築することができる。

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