論文の概要: Understanding Political Communication and Political Communicators on Twitch
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05186v1
- Date: Sat, 6 Jul 2024 21:10:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 20:46:54.659547
- Title: Understanding Political Communication and Political Communicators on Twitch
- Title（参考訳）: Twitchにおける政治コミュニケーションと政治コミュニケータの理解
- Authors: Sangyeon Kim,
- Abstract要約: 本研究は3つの主要な疑問に対処することでTwitchの政治を探求する。
政治ストリーマーを特定するために、Twitch APIを活用し、機械学習のテクニックを監督し、574の政治ストリーマーを特定しました。
「政治ストリームの内容分析にトピックモデリングを用い、政治トピックの幅広いカテゴリと文脈固有の表紙を含むコミュニケーションのユニークなパターンを明らかにした。」
この研究は、新しいソーシャルメディア技術が政治コミュニケーションにどのように影響するか、特に若年層の間での理解に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.014258830659803
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As new technologies rapidly reshape patterns of political communication, platforms like Twitch are transforming how people consume political information. This entertainment-oriented live streaming platform allows us to observe the impact of technologies such as ``live-streaming'' and ``streaming-chat'' on political communication. Despite its entertainment focus, Twitch hosts a variety of political actors, including politicians and pundits. This study explores Twitch politics by addressing three main questions: 1) Who are the political Twitch streamers? 2) What content is covered in political streams? 3) How do audiences of political streams interact with each other? To identify political streamers, I leveraged the Twitch API and supervised machine-learning techniques, identifying 574 political streamers. I used topic modeling to analyze the content of political streams, revealing seven broad categories of political topics and a unique pattern of communication involving context-specific ``emotes.'' Additionally, I created user-reference networks to examine interaction patterns, finding that a small number of users dominate the communication network. This research contributes to our understanding of how new social media technologies influence political communication, particularly among younger audiences.
- Abstract（参考訳）: 新しいテクノロジーが急速に政治コミュニケーションのパターンを変えていくにつれ、Twitchのようなプラットフォームは人々の政治情報の消費方法を変えつつある。
このエンターテイメント指向のライブストリーミングプラットフォームは,「ライブストリーミング」や「ストリーミングチャット」といった技術が政治コミュニケーションに与える影響を観察することを可能にする。
Twitchはエンターテイメントに重点を置いているにもかかわらず、政治家や評論家を含む様々な政治俳優を主催している。
本研究は、Twitchの政治を3つの主要な疑問に対処することで探求する。
1)政治Twitchのストリーマーは誰ですか。
2)政治の流れの中でどんなコンテンツがカバーされているか。
3)政治ストリームのオーディエンスはどのように相互作用するのか?
政治ストリーマーを特定するために、Twitch APIを活用し、機械学習のテクニックを監督し、574の政治ストリーマーを特定しました。
トピックモデリングを用いて、政治ストリームの内容を分析し、政治トピックの7つの幅広いカテゴリと、文脈固有の『表』を含むコミュニケーションのユニークなパターンを明らかにした。
さらに,対話パターンを調べるためにユーザ参照ネットワークを作成し,少数のユーザがコミュニケーションネットワークを支配していることを確認した。
この研究は、新しいソーシャルメディア技術が政治コミュニケーションにどのように影響するか、特に若年層の間での理解に寄与する。
関連論文リスト
- Visual Political Communication in a Polarized Society: A Longitudinal
Study of Brazilian Presidential Elections on Instagram [0.3495246564946556]
本研究では、ブラジルの大統領候補19名による11,263件のInstagram投稿のデータセットで使用される視覚コミュニケーション戦略を検討することを目的とする。
祝賀画像と肯定的なトーン画像の有病率を同定した。
彼らはまた、強いパーソナライゼーションの感覚を示し、より感情的なレベルで有権者と結びついた候補者を描いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-30T12:11:11Z) - Analyzing Norm Violations in Live-Stream Chat [49.120561596550395]
本研究は,ライブストリーミングプラットフォーム上での会話における規範違反を検出することを目的とした,最初のNLP研究である。
ライブストリームチャットにおける標準違反カテゴリを定義し、Twitchから4,583のコメントを注釈付けします。
以上の結果から,適切なコンテキスト情報がモデレーション性能を35%向上させる可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-18T05:58:27Z) - Weakly Supervised Learning for Analyzing Political Campaigns on Facebook [24.29993132301275]
我々は、Facebook上の政治広告のスタンスと課題を特定するための弱監督的なアプローチを提案する。
選挙投票における政治広告の時間的動態を分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-19T15:35:37Z) - Top Gear or Black Mirror: Inferring Political Leaning From Non-Political
Content [8.435739379764408]
分極とエコーチャンバーは選挙のような明確な政治的出来事の文脈でしばしば研究される。
非政治的文脈における政治的分極は、しばしば不明である。
政治的傾きは「ラテ・ドライキング・リベラル」のようなステレオタイプにつながる多くのライフスタイルの選択と相関することが知られている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-11T06:41:23Z) - The impact of Twitter on political influence on the choice of a running
mate: Social Network Analysis and Semantic Analysis -- A Review [0.0]
Politicsは、今ソーシャルメディアで話題になっている話題の一つだ。
多くの政治家がTwitterのようなマイクロブログサービスを使っている。
本研究は、Twitterプラットフォームにおけるソーシャル・ネットワーク・アナリティクス(SNA)とセマンティック・アナリティクス(SA)を用いて、政治指導者の支持者ネットワークを研究するためのレビューである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-31T17:44:57Z) - Millions of Co-purchases and Reviews Reveal the Spread of Polarization
and Lifestyle Politics across Online Markets [68.8204255655161]
多様な市場において,異なる製品セグメントにおける分極とライフスタイル政治の広範性について検討する。
政治的に関連性があり、整列し、偏極化した製品カテゴリーを見つけるために、218万の市場組織間で236万の関連をサンプリングした。
文化製品は他のどの部分よりも4倍偏光度が高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-17T18:16:37Z) - Shifting Polarization and Twitter News Influencers between two U.S.
Presidential Elections [92.33485580547801]
我々は2016年米大統領選挙と2020年米大統領選挙の間の分極の変化を分析した。
トップインフルエンサーのほとんどが、両選挙の間にメディア組織に所属していた。
2020年のトップインフルエンサーの75%は2016年は存在しなかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-03T20:08:54Z) - 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) - Political audience diversity and news reliability in algorithmic ranking [54.23273310155137]
本稿では,ウェブサイトのオーディエンスの政治的多様性を質の指標として活用することを提案する。
ドメインの専門家によるニュースソースの信頼性評価と6,890人の米国市民の多様なサンプルによるWebブラウジングデータを用いて、より極端な、政治的に多様性の低いWebサイトが、ジャーナリストの基準を低くしていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T02:13:55Z) - Towards Measuring Adversarial Twitter Interactions against Candidates in
the US Midterm Elections [25.374045377135307]
我々は,2018年の米総選挙に臨む米下院の候補者に対する敵対的相互作用を計測する。
我々は、特定の候補に向けられた有害なコンテンツでツイートを検出する新しい手法を開発した。
我々はこれらの手法を用いて、攻撃的名声、暴力の脅威、不信任情報の投稿、アイデンティティへの攻撃、敵対的メッセージの繰り返しなど、選挙で見られる敵の対話の幅を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-09T10:00:41Z)
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。