論文の概要: Cross-Language Evolution of Divergent Collective Memory Around the Arab Spring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10706v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 16:30:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 16:05:12.910814
- Title: Cross-Language Evolution of Divergent Collective Memory Around the Arab Spring
- Title（参考訳）: アラブ泉周辺における異種集団記憶のクロスランゲージ進化
- Authors: H. Laurie Jones, Brian C. Keegan,
- Abstract要約: 2011年から2024年にかけて、アラビア語と英語のウィキペディアでアラブの春関連のトピックのアーカイブコンテンツを使用しました。
言語間でのウィキペディア記事のコンテンツ類似性の時間的進化に関する知見は、オンラインの集合記憶過程の理論化に影響を及ぼす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6577148087211809
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The Arab Spring was a historic set of protests beginning in 2011 that toppled governments and led to major conflicts. Collective memories of events like these can vary significantly across social contexts in response to political, cultural, and linguistic factors. While Wikipedia plays an important role in documenting both historic and current events, little attention has been given to how Wikipedia articles, created in the aftermath of major events, continue to evolve over years or decades. Using the archived content of Arab Spring-related topics across the Arabic and English Wikipedias between 2011 and 2024, we define and evaluate multilingual measures of event salience, deliberation, contextualization, and consolidation of collective memory surrounding the Arab Spring. Our findings about the temporal evolution of the Wikipedia articles' content similarity across languages has implications for theorizing about online collective memory processes and evaluating linguistic models trained on these data.
- Abstract（参考訳）: アラブの春は2011年に始まった歴史的な抗議活動であり、政府に打撃を与え、大きな紛争を引き起こした。
このような出来事の集合記憶は、政治的、文化的、言語的要因に応じて、社会的文脈によって大きく異なる可能性がある。
ウィキペディアは歴史的な出来事と現在の出来事の両方を文書化する上で重要な役割を担っているが、主要な出来事の余波で作成されたウィキペディアの記事が何年も、何十年もの間どのように進化し続けるかについてはほとんど注目されていない。
2011年から2024年にかけて、アラビア語と英語のウィキペディアにおけるアラブ春関連トピックのアーカイブコンテンツを用いて、アラブ春を取り巻く集合記憶の多言語的サリエンス、熟考、文脈化、統合化を定義し、評価した。
言語間でのウィキペディア記事のコンテンツ類似性の時間的進化に関する知見は、オンラインの集合記憶過程の理論化や、これらのデータに基づいて訓練された言語モデルの評価に影響を及ぼす。
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