論文の概要: Dynamics of Ideological Biases of Social Media Users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15968v2
• Date: Mon, 22 Jul 2024 16:08:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 05:36:51.456643
• 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, 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 article, 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. Users entering the platform attempt to find a sufficiently large group whose members hold political biases within the range sufficiently close to their own. If successful, they stabilize their biases and become permanent members of the group. Otherwise, they leave the platform. We believe that the dynamics of users' behavior uncovered in this article create a foundation for technical solutions supporting social groups on social media and socially aware networks.
• Abstract（参考訳）: 何世紀もの間、人間性は対人関係のスキルを完璧にし、人々が他人の嘘を検知し、対面で他人の行動を欺くパターンを進化させてきた。 この新技術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ー駆動型パターンについて、この問題に答える。 過去の研究では、大学キャンパスでは、学生の意見の変化は、大衆の意見を抱きたいという欲求によって引き起こされていることが判明した。 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、当初は安定していた右バイアスのあるユーザー集団が、政治的偏見に反するメンバーの弱く過渡的なグループを支配した、恒久的な右利きのエコーチャンバーへと進化した。 対照的に、Twitter上では、2つの大きな反対バイアス群が最初に存在していたため、双モードバイアス分布が進化し、高い偏光度がもたらされた。 追跡期間中に,初期から最終バイアスグループへのユーザの移動を捉えた。 また、ユーザ選択は、ホモフィリーの副作用に影響されることも示している。 プラットフォームに入るユーザーは、メンバーが政治的偏見を持っている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、グループの恒久的なメンバーになる。 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行動のダイナミクスは,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的ソリューションの基盤となると信じている。

関連論文リスト

• Characterizing the Fragmentation of the Social Media Ecosystem [39.58317527488534]
  私たちは9つのソーシャルメディアプラットフォーム上で600万人近いユーザーが投稿した1260万のURLのデータセットを使用しています。 メインストリームとAlt-techプラットフォームの間には明確な分離がある。 これらの知見は、ソーシャルメディアエコシステムの断片化と分極を定義する主要な側面を概説している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T18:45:03Z)
• Evidence of Demographic rather than Ideological Segregation in News Discussion on Reddit [9.875731068651561]
  典型的意見形成の文脈において,イデオロギーグループと人口動態グループの間でのホモフィリとヘテロフィリを評価した。 Redditのr/newsコミュニティでは,5年間にわたってユーザインタラクションを分析しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T11:37:12Z)
• Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption [59.55900146668931]
  イタリアのワクチン論争に関する6年間のデータセットを構築し、物語と選択バイアスを特定するためにベイジアン潜在空間モデルを採用する。 バイアスとエンゲージメントの間に非線形な関係が見られ、極端な位置へのエンゲージメントが高くなった。 Twitter上でのニュース消費の分析は、同様のイデオロギー的な立場のニュースメディアの間で、一般的なオーディエンスを明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T18:58:42Z)
• Non-Polar Opposites: Analyzing the Relationship Between Echo Chambers and Hostile Intergroup Interactions on Reddit [66.09950457847242]
  Redditユーザーの5.97万人の活動と、13年間に投稿された421万人のコメントについて調査した。 我々は、ユーザーが互いに有害であるかどうかに基づいて、政治コミュニティ間の関係のタイプロジを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T22:17:07Z)
• Reaching the bubble may not be enough: news media role in online political polarization [58.720142291102135]
  分極を減らす方法は、異なる政治的指向を持つ個人に党間のニュースを分配することである。 本研究は、ブラジルとカナダにおける全国選挙の文脈において、これが成立するかどうかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-18T11:34:04Z)
• News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
  我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。 以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。 Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z)
• Right and left, partisanship predicts (asymmetric) vulnerability to misinformation [71.46564239895892]
  我々は、Twitter上でのニュース共有行動を研究することにより、パルチザン、エコーチャンバー、およびオンライン誤情報に対する脆弱性の関係を分析する。 誤情報に対する脆弱性は、左派と右派の両方のユーザーの党派の影響を強く受けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T01:36:14Z)
• Breaking the Communities: Characterizing community changing users using text mining and graph machine learning on Twitter [0.0]
  自然言語処理技術とグラフ機械学習アルゴリズムを用いて,Twitter上でコミュニティを壊すユーザを調査した。 我々は150万人のユーザーから900万のTwitterメッセージを収集し、リツイートネットワークを構築した。 コミュニティブレーカー」を検出するソーシャルメディアユーザ分類のための機械学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-24T23:44:51Z)
• Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
  本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。 議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。 我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。