論文の概要: Time Series Analysis of Key Societal Events as Reflected in Complex Social Media Data Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07090v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 18:33:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 23:53:13.050864
• Title: Time Series Analysis of Key Societal Events as Reflected in Complex Social Media Data Streams
• Title（参考訳）: 複雑なソーシャルメディアデータストリームに反映される重要な社会イベントの時系列分析
• Authors: Andy Skumanich, Han Kyul Kim
• Abstract要約: 本研究では,ニッチなソーシャルメディアプラットフォームであるGABと,確立されたメッセージングサービスであるTelegramの物語進化について検討する。 我々のアプローチは、複数のソーシャルメディアドメインを調査し、他の方法では見えない重要な情報を排除するための新しいモードである。 主な知見は,(1) 時間線をデコンストラクトして, 解釈を改善するための有用なデータ機能を提供すること,(2) 一般化の基盤を提供する方法論を適用すること,である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790236766474201
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Social media platforms hold valuable insights, yet extracting essential information can be challenging. Traditional top-down approaches often struggle to capture critical signals in rapidly changing events. As global events evolve swiftly, social media narratives, including instances of disinformation, become significant sources of insights. To address the need for an inductive strategy, we explore a niche social media platform GAB and an established messaging service Telegram, to develop methodologies applicable on a broader scale. This study investigates narrative evolution on these platforms using quantitative corpus-based discourse analysis techniques. Our approach is a novel mode to study multiple social media domains to distil key information which may be obscured otherwise, allowing for useful and actionable insights. The paper details the technical and methodological aspects of gathering and preprocessing GAB and Telegram data for a keyness (Log Ratio) metric analysis, identifying crucial nouns and verbs for deeper exploration. Empirically, this approach is applied to a case study of a well defined event that had global impact: the 2023 Wagner mutiny. The main findings are: (1) the time line can be deconstructed to provide useful data features allowing for improved interpretation; (2) a methodology is applied which provides a basis for generalization. The key contribution is an approach, that in some cases, provides the ability to capture the dynamic narrative shifts over time with elevated confidence. The approach can augment near-real-time assessment of key social movements, allowing for informed governance choices. This research is important because it lays out a useful methodology for time series relevant info-culling, which can enable proactive modes for positive social engagement.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは貴重な洞察を持っているが、重要な情報を抽出することは難しい。 従来のトップダウンアプローチは、急速に変化するイベントにおいて重要なシグナルを捉えるのに苦労する。 グローバルイベントが急速に進化するにつれて、偽情報を含むソーシャルメディアの物語は重要な洞察の源泉となる。 インダクティブ戦略の必要性に対処するため,ニッチなソーシャルメディアプラットフォームであるGABと,確立されたメッセージングサービスであるTelegramを探索し,より広範に適用可能な方法論を開発した。 本研究は,定量的コーパスに基づく談話分析手法を用いて,これらのプラットフォーム上での物語進化について検討する。 我々のアプローチは、複数のソーシャルメディアドメインを学習して、他の方法では見えない重要な情報を排除し、有用で実用的な洞察を可能にする新しい方法である。 本論文は,キーネス(ログ比)メトリクス分析のためのgabおよびtelegramデータの収集と処理に関する技術的および方法論的側面を詳述し,より深い探索のために重要な名詞と動詞を特定する。 実験的に、この手法は、世界的に影響を及ぼすよく定義された事象のケーススタディ(2023年ワグナー・ミューティニー)に適用される。 1) 時間線を分解して, より良い解釈を可能にする有用なデータ特徴を提供すること, (2) 一般化の基盤を提供する方法論を適用すること。 重要な貢献はアプローチであり、時には、信頼性を高めながら、時間の経過とともに動的ナラティブシフトをキャプチャする機能を提供する。 このアプローチは、重要な社会運動のほぼリアルタイムな評価を強化し、インフォームドガバナンスの選択を可能にする。 この研究は、ポジティブなソーシャルエンゲージメントのための積極的なモードを可能にする時系列関連情報収集に有用な方法論を編み出すため、重要である。

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