論文の概要: Dynamics of Ideological Biases of Social Media Users
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15968v1
- Date: Wed, 27 Sep 2023 19:39:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-29 19:08:06.975032
- Title: Dynamics of Ideological Biases of Social Media Users
- Title(参考訳): ソーシャルメディア利用者のイデオロギー的バイアスのダイナミクス
- Authors: Mohammed Shahid Modi, James Flamino, and Boleslaw K. Szymanski
- Abstract要約: オンラインプラットフォーム全体の世論グループの進化は,世論を抱きたいという欲求に支えられていることを示す。
われわれはTwitterとParlerという2つのソーシャルメディアに焦点を当て、ユーザーの政治的偏見を追跡した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Humanity for centuries has perfected skills of interpersonal interactions and
evolved patterns that enable people to detect lies and deceiving behavior of
others in face-to-face settings. Unprecedented growth of people's access to
mobile phones and social media raises an important question: How does this new
technology influence people's interactions and support the use of traditional
patterns? In this paper, we answer this question for homophily driven patterns
in social media. In our previous studies, we found that, on a university
campus, changes in student opinions were driven by the desire to hold popular
opinions. Here, we demonstrate that the evolution of online platform-wide
opinion groups is driven by the same desire. We focus on two social media:
Twitter and Parler, on which we tracked the political biases of their users. On
Parler, an initially stable group of right-biased users evolved into a
permanent right-leaning echo chamber dominating weaker, transient groups of
members with opposing political biases. In contrast, on Twitter, the initial
presence of two large opposing bias groups led to the evolution of a bimodal
bias distribution, with a high degree of polarization. We capture the movement
of users from the initial to final bias groups during the tracking period. We
also show that user choices are influenced by side-effects of homophily. The
users entering the platform attempt to find a sufficiently large group whose
members hold political bias within the range sufficiently close to the new
user's bias. If successful, they stabilize their bias and become a permanent
member of the group. Otherwise, they leave the platform. We believe that the
dynamics of users uncovered in this paper create a foundation for technical
solutions supporting social groups on social media and socially aware networks.
- Abstract(参考訳): 何世紀にもわたって人間性は、対人インタラクションのスキルを完成させ、対面環境で他人の嘘や行為を欺くことができるようなパターンを進化させてきた。
携帯電話やソーシャルメディアへのアクセスが前例のない成長を遂げたことは、重要な疑問を提起する。この新しいテクノロジーは人々のインタラクションにどのように影響し、伝統的なパターンの使用をサポートするのか?
本稿では,ソーシャルメディアにおけるホモフィリィ駆動型パターンについて,この問題に答える。
これまでの研究では,大学構内における学生の意見の変化は,一般の意見を抱こうという願望に起因していることがわかった。
ここでは、オンラインプラットフォーム全体の意見グループの進化が、同じ欲求によって引き起こされていることを実証する。
われわれはTwitterとParlerという2つのソーシャルメディアに焦点を当て、ユーザーの政治的偏見を追跡した。
パーラーでは、当初安定した右利きのユーザーのグループは、政治的に偏ったメンバーのより弱い過渡的なグループを支配する永久的な右利きのエコーチェンバーへと進化した。
対照的に、twitterでは、2つの大きな対立するバイアスグループの初期の存在は、高度に分極したバイモーダルなバイアス分布の進化につながった。
追跡期間における初期バイアスグループから最終バイアスグループへのユーザの移動をキャプチャする。
また,ホモフィリーの副作用によってユーザ選択が影響を受けることを示した。
プラットフォームに入るユーザーは、新しいユーザーのバイアスに十分近い範囲で政治的偏見を持つメンバーが十分に大きなグループを見つけようとする。
成功すれば、彼らはバイアスを安定させ、グループのメンバーになる。
そうでなければ、彼らはプラットフォームを離れる。
本稿で明らかになったユーザのダイナミクスは,ソーシャルメディアや社会的に認識されたネットワーク上でのソーシャルグループを支援する技術ソリューションの基礎を築き上げている。
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