論文の概要: Evolving linguistic divergence on polarizing social media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01659v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 15:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 18:14:22.847712
• Title: Evolving linguistic divergence on polarizing social media
• Title（参考訳）: 分極化ソーシャルメディアにおける進化する言語的多様性
• Authors: Andres Karjus, Christine Cuskley
• Abstract要約: 会話や単語の頻度、メッセージの感情、単語や絵文字の語彙的意味論といったトピックのばらつきを定量化する。 アメリカの英語は、大きな言語コミュニティの中ではほとんど理解できないが、私たちの発見は、コミュニケーションの誤りが生じる可能性のある領域を指し示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language change is influenced by many factors, but often starts from synchronic variation, where multiple linguistic patterns or forms coexist, or where different speech communities use language in increasingly different ways. Besides regional or economic reasons, communities may form and segregate based on political alignment. The latter, referred to as political polarization, is of growing societal concern across the world. Here we map and quantify linguistic divergence across the partisan left-right divide in the United States, using social media data. We develop a general methodology to delineate (social) media users by their political preference, based on which (potentially biased) news media accounts they do and do not follow on a given platform. Our data consists of 1.5M short posts by 10k users (about 20M words) from the social media platform Twitter (now "X"). Delineating this sample involved mining the platform for the lists of followers (n=422M) of 72 large news media accounts. We quantify divergence in topics of conversation and word frequencies, messaging sentiment, and lexical semantics of words and emoji. We find signs of linguistic divergence across all these aspects, especially in topics and themes of conversation, in line with previous research. While US American English remains largely intelligible within its large speech community, our findings point at areas where miscommunication may eventually arise given ongoing polarization and therefore potential linguistic divergence. Our methodology - combining data mining, lexicostatistics, machine learning, large language models and a systematic human annotation approach - is largely language and platform agnostic. In other words, while we focus here on US political divides and US English, the same approach is applicable to other countries, languages, and social media platforms.
• Abstract（参考訳）: 言語の変化は多くの要因に影響されているが、複数の言語パターンや形態が共存する、あるいは異なる言語コミュニティが言語を徐々に異なる方法で使用する、同期的変化から始まることが多い。 地域や経済的な理由の他に、地域社会は政治的アライメントに基づいて分離し、分離することができる。 後者は政治的分極と呼ばれ、世界中で社会的な関心が高まっている。 ここでは、ソーシャルメディアデータを用いて、アメリカにおけるパルチザン左派間の言語的差異を地図化し、定量化する。 我々は、特定のプラットフォームに従わない(潜在的に偏りのある)ニュースメディアアカウントに基づいて、(ソーシャルな)メディアユーザをその政治的嗜好によって定義する一般的な方法を開発した。 われわれのデータは、ソーシャルメディアプラットフォームTwitter(現在は「X」)から10万のユーザー(約2000万語)による150万の短い投稿で構成されている。 このサンプルの説明には、72の大ニュースメディアアカウントのフォロワーリスト(n=422M)のマイニングが含まれる。 会話や単語の頻度、メッセージの感情、単語や絵文字の語彙的意味論といったトピックのばらつきを定量化する。 これらすべての側面、特に会話のトピックやテーマにおいて、言語的な相違の兆候が過去の研究と一致している。 アメリカ英語はいまだにその大きな言語コミュニティの中でほとんど理解可能であるが、我々の発見は、継続する分極と潜在的な言語的相違によって、最終的に誤コミュニケーションが発生する可能性がある領域を指摘している。 データマイニング、語彙統計学、機械学習、大規模言語モデル、体系的な人間のアノテーションアプローチを組み合わせた方法論は、主に言語とプラットフォームに依存しない。 言い換えれば、ここではアメリカの政治的分断と米国英語に焦点を当てているが、同じアプローチは他の国、言語、ソーシャルメディアプラットフォームにも適用できる。

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