論文の概要: Verified authors shape X/Twitter discursive communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04896v1
• Date: Wed, 8 May 2024 09:04:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-09 14:54:31.176248
• Title: Verified authors shape X/Twitter discursive communities
• Title（参考訳）: 検証済みの著者がX/Twitterの分散コミュニティを形作る
• Authors: Stefano Guarino, Ayoub Mounim, Guido Caldarelli, Fabio Saracco,
• Abstract要約: X/Twitter上でのイデオロギー/分散コミュニティのコアは,最も情報に富むインタラクションを明らかにすることで,効果的に識別できることを示す。 この分析は、2022年のイタリアにおける主要な政治出来事に関連する3つのX/Twitterデータセットを考慮して行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24999074238880484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Community detection algorithms try to extract a mesoscale structure from the available network data, generally avoiding any explicit assumption regarding the quantity and quality of information conveyed by specific sets of edges. In this paper, we show that the core of ideological/discursive communities on X/Twitter can be effectively identified by uncovering the most informative interactions in an authors-audience bipartite network through a maximum-entropy null model. The analysis is performed considering three X/Twitter datasets related to the main political events of 2022 in Italy, using as benchmarks four state-of-the-art algorithms - three descriptive, one inferential -, and manually annotating nearly 300 verified users based on their political affiliation. In terms of information content, the communities obtained with the entropy-based algorithm are comparable to those obtained with some of the benchmarks. However, such a methodology on the authors-audience bipartite network: uses just a small sample of the available data to identify the central users of each community; returns a neater partition of the user set in just a few, easy to interpret, communities; clusters well-known political figures in a way that better matches the political alliances when compared with the benchmarks. Our results provide an important insight into online debates, highlighting that online interaction networks are mostly shaped by the activity of a small set of users who enjoy public visibility even outside social media.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ検出アルゴリズムは、利用可能なネットワークデータからメソスケール構造を抽出し、一般に、特定のエッジセットによって伝達される情報の量と品質に関する明確な仮定を避ける。 本稿では,X/Twitter上でのイデオロギー/ディスカレーティブコミュニティのコアは,最大エントロピーヌルモデルを用いて著者・オーディエンス・バイパートイトネットワークにおける最も情報に富む相互作用を明らかにすることで,効果的に識別可能であることを示す。 この分析は、2022年のイタリアにおける主要な政治イベントに関連する3つのX/Twitterデータセットを、最先端の4つのアルゴリズム(3つの記述と1つの推論)のベンチマークとして検討し、政治的関連に基づいて300近い認証ユーザを手動で注釈付けする。 情報内容の面では、エントロピーに基づくアルゴリズムで得られたコミュニティは、いくつかのベンチマークで得られたコミュニティに匹敵するものである。 しかし、著者と聴衆の2部ネットワークに関するこのような方法論は、各コミュニティの中央ユーザーを特定するために利用可能なデータのごくわずかのサンプルを使い、わずか数個の、簡単に解釈できるコミュニティで、ユーザーセットのより適切な分割を返します。 オンライン・インタラクション・ネットワークは、ソーシャルメディアの外部でも公共の視界を享受する少数のユーザーの活動によって形成されていることを強調した上で、オンライン・インタラクション・ネットワークに関する重要な洞察を提供する。

関連論文リスト

• Community Moderation and the New Epistemology of Fact Checking on Social Media [124.26693978503339]
  ソーシャルメディアプラットフォームは伝統的に、誤解を招くコンテンツを識別しフラグを立てるために、独立した事実チェック組織に依存してきた。 X(元Twitter)とMetaは、クラウドソースのファクトチェックの独自のバージョンを立ち上げて、コミュニティ主導のコンテンツモデレーションに移行した。 主要なプラットフォーム間での誤情報検出の現在のアプローチについて検討し,コミュニティ主導型モデレーションの新たな役割を探求し,大規模クラウドチェックの約束と課題の両方を批判的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T14:50:18Z)
• On the Use of Proxies in Political Ad Targeting [49.61009579554272]
  我々は、主要な政治広告主がプロキシ属性をターゲットとして緩和を回避したことを示す。 本研究は政治広告の規制に関する議論に重要な意味を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:15:13Z)
• Uncovering Coordinated Cross-Platform Information Operations Threatening the Integrity of the 2024 U.S. Presidential Election Online Discussion [8.557128766155229]
  情報操作は民主的プロセスの完全性に重大な脅威をもたらす。 2024年のアメリカ合衆国大統領選挙を期待して、調整されたIOのデジタルトレースを$mathbbX$(元Twitter)で発見することを目的とした研究を発表した。 オンラインコーディネーションを検出するための機械学習フレームワークを用いて,2024年5月からの選挙関連会話を含むデータセットをmathbbX$で分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T17:36:14Z)
• Political Leaning Inference through Plurinational Scenarios [4.899818550820576]
  この研究は、スペインにおける3つの多様な地域(バスク州、カタルーニャ州、ガリシア州)に焦点を当て、多党の分類の様々な方法を探究する。 我々は、リツイートから得られた教師なしユーザ表現と、その後の政治的傾き検出に使用される2段階の手法を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T07:42:12Z)
• Echo Chambers in the Age of Algorithms: An Audit of Twitter's Friend Recommender System [2.8186456204337746]
  我々はTwitterの友達推薦システムのアルゴリズムによる監査を行う。 われわれは2022年の中間選挙で、最初は左右の米国の政治家をフォローする自動Twitterアカウントを作成している。 我々は,レコメンデーションアルゴリズムに従ってアカウントをエコーチャンバーに構造的に類似した密集した相互近隣に導く一方で,リコメンデーターはユーザのネットワークの政治的均質性を損なうことも見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T16:12:22Z)
• Detecting Political Opinions in Tweets through Bipartite Graph Analysis: A Skip Aggregation Graph Convolution Approach [9.350629400940493]
  私たちは2020年の米国大統領選挙に集中し、Twitterから大規模なデータセットを作成します。 ツイート中の政治的意見を検出するために,ユーザの投稿行動とリツイート行動に基づいて,ユーザツイートの2部グラフを構築した。 ツイートノードに2階隣人からの情報を集約する新しいスキップアグリゲーション機構を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T10:38:35Z)
• Fairness meets Cross-Domain Learning: a new perspective on Models and Metrics [80.07271410743806]
  クロスドメイン学習(CD)とモデルフェアネスの関係について検討する。 いくつかの人口集団にまたがる顔画像と医療画像のベンチマークと、分類とローカライゼーションタスクについて紹介する。 本研究は,3つの最先端フェアネスアルゴリズムとともに,14のCDアプローチをカバーし,前者が後者に勝ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T09:34:05Z)
• Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican legislative election [55.41644538483948]
  選挙日前の6ヶ月の間に、1500万件の選挙関連ツイートのデータセットを使用します。 地理的属性を持つデータを用いたモデルが従来のポーリング法よりも精度と精度で選挙結果を決定することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T12:40:05Z)
• Panning for gold: Lessons learned from the platform-agnostic automated detection of political content in textual data [48.7576911714538]
  異なるプラットフォーム間で政治的コンテンツを検出するために、これらの技術がどのように使用できるかについて議論する。 辞書,教師付き機械学習,ニューラルネットワークに依存する3つの検出手法のパフォーマンスを比較した。 この結果から,ニューラルネットワークと機械学習に基づくモデルによって達成されるノイズの少ないデータに対して,事前処理がモデル性能に与える影響が限定された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-01T15:23:23Z)
• Twitter Referral Behaviours on News Consumption with Ensemble Clustering of Click-Stream Data in Turkish Media [2.9005223064604078]
  本研究は,Twitter のレファレンスに追随するニュース消費パターンを識別するために,組織ウェブサイトにおける読者のクリック活動について調査する。 調査は、ログデータをニュースコンテンツとリンクして洞察を深めることで、幅広い視点に展開されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-04T09:57:13Z)
• Improved Topic modeling in Twitter through Community Pooling [0.0]
  Twitterの投稿は短いが、他のテキストよりも一貫性が低いことが多い。 著者が同じコミュニティに属しているツイートをグループ化する,トピックモデリングのための新しいプール方式を提案する。 その結果、我々のコミュニティポーリング手法は、2つの異種データセットの指標の大部分において、他の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-20T17:05:32Z)
• Identification of Twitter Bots based on an Explainable ML Framework: the US 2020 Elections Case Study [72.61531092316092]
  本稿では,ラベル付きTwitterデータに基づくTwitterボット識別システムの設計に焦点をあてる。 Supervised Machine Learning (ML)フレームワークは、Extreme Gradient Boosting (XGBoost)アルゴリズムを用いて採用されている。 また、MLモデルの予測を説明するためにShapley Additive Explanations (SHAP)をデプロイした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T14:12:24Z)
• Author Clustering and Topic Estimation for Short Texts [69.54017251622211]
  同じ文書中の単語間の強い依存をモデル化することにより、遅延ディリクレ割当を拡張できる新しいモデルを提案する。 同時にユーザをクラスタ化し、ホック後のクラスタ推定の必要性を排除しています。 我々の手法は、短文で生じる問題に対する従来のアプローチよりも、-または----------- で機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T20:55:55Z)
• 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)
• A Comprehensive Survey on Community Detection with Deep Learning [93.40332347374712]
  コミュニティは、ネットワーク内の他のコミュニティと異なるメンバーの特徴と接続を明らかにする。 この調査は、最先端の手法の様々なカテゴリをカバーする新しい分類法を考案し、提案する。 ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network)は、畳み込みネットワーク(convolutional network)、グラフアテンションネットワーク( graph attention network)、生成的敵ネットワーク(generative adversarial network)、オートエンコーダ(autoencoder)に分けられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-26T14:37:07Z)
• Community evolution in retweet networks [0.45880283710344055]
  我々は,リツイートネットワークにおけるコミュニティの進化の2つの側面,すなわち,コミュニティ間のメンバのフロー,およびその影響をトラックするアプローチを提案する。 コミュニティ検出のための2段階のアプローチを提案する。第1段階では,Ensemble Louvainと呼ばれる拡張されたルービンアルゴリズムを適用し,安定したコミュニティを見つける。 検出されたコミュニティに対しては、内部および外部の影響を計算し、個々のユーザに対しては、h-indexの影響をretweetする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-13T12:08:28Z)
• CommuNety: A Deep Learning System for the Prediction of Cohesive Social Communities [14.839117147209603]
  画像を用いた結束型ソーシャルネットワーク予測のための深層学習システムCommuNetyを提案する。 提案したディープラーニングモデルは階層型CNNアーキテクチャで構成され,各結合ネットワークに関連する記述的特徴を学習する。 また、画像中の人物の存在を定量化するための新しい顔共起周波数アルゴリズムと、予測されたソーシャルネットワークにおける個人間の関係の強さを分析する新しい写真ランキング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-29T11:03:22Z)
• 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)
• Detecting Communities in Heterogeneous Multi-Relational Networks:A Message Passing based Approach [89.19237792558687]
  コミュニティは、ソーシャルネットワーク、生物学的ネットワーク、コンピュータおよび情報ネットワークを含むネットワークの共通の特徴である。 我々は,全同種ネットワークのコミュニティを同時に検出する効率的なメッセージパッシングに基づくアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T17:36:24Z)
• NWPU-Crowd: A Large-Scale Benchmark for Crowd Counting and Localization [101.13851473792334]
  我々は,5,109枚の画像からなる大規模集束群集NWPU-Crowdを構築し,合計2,133,375個の点と箱を付加したアノテートヘッドを構築した。 他の実世界のデータセットと比較すると、様々な照明シーンを含み、最大密度範囲 (020,033) を持つ。 本稿では,データ特性について述べるとともに,主要なSOTA(State-of-the-art)手法の性能を評価し,新たなデータに生じる問題を分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-10T09:26:04Z)

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。