論文の概要: From Adoption to Adaption: Tracing the Diffusion of New Emojis on Twitter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14187v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 00:24:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 16:52:22.048532
• Title: From Adoption to Adaption: Tracing the Diffusion of New Emojis on Twitter
• Title（参考訳）: 採用から適応へ:twitterにおける新しい絵文字の拡散の追跡
• Authors: Yuhang Zhou, Xuan Lu, Wei Ai
• Abstract要約: 新たにリリースされた絵文字がいかに勢いを増し、意味を進化させるかを検討する。 アーリーアダプターと絵文字のセマンティクスのコミュニティサイズは、彼らの人気を決定する上で不可欠である。 本稿では,言語モデルを用いて単語を抽出し,意味的に類似した文脈で既存の絵文字を抽出する新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.232633963142152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of social media, the introduction of new emojis in Unicode release versions presents a structured opportunity to explore digital language evolution. Analyzing a large dataset of sampled English tweets, we examine how newly released emojis gain traction and evolve in meaning. We find that community size of early adopters and emoji semantics are crucial in determining their popularity. Certain emojis experienced notable shifts in the meanings and sentiment associations during the diffusion process. Additionally, we propose a novel framework utilizing language models to extract words and pre-existing emojis with semantically similar contexts, which enhances interpretation of new emojis. The framework demonstrates its effectiveness in improving sentiment classification performance by substituting unknown new emojis with familiar ones. This study offers a new perspective in understanding how new language units are adopted, adapted, and integrated into the fabric of online communication.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの急速な発展の中で、Unicodeリリースバージョンにおける新しい絵文字の導入は、デジタル言語の進化を探求する構造化された機会を提供する。 サンプルされた英語ツイートの大規模なデータセットを分析し、新たにリリースされた絵文字がいかに勢いを増し、意味的に進化するかを調べる。 アーリーアダプターと絵文字のセマンティクスのコミュニティサイズは、彼らの人気を決定する上で不可欠である。 特定の絵文字は拡散過程で意味や感情の関連が顕著に変化した。 さらに, 言語モデルを用いて, 意味的に類似した文脈を持つ単語や既存の絵文字を抽出し, 新たな絵文字の解釈を促進する新しい枠組みを提案する。 このフレームワークは、未知の新しい絵文字を親しみやすい絵文字に置き換えることで、感情分類性能を向上させる効果を示す。 本研究は、新しい言語単位がどのように採用され、適応され、オンラインコミュニケーションの枠組みに統合されるかを理解するための新しい視点を提供する。

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