Fugu-MT 論文翻訳(概要): Characterization of Political Polarized Users Attacked by Language Toxicity on Twitter

論文の概要: Characterization of Political Polarized Users Attacked by Language Toxicity on Twitter

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12471v1
Date: Wed, 17 Jul 2024 10:49:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-18 17:27:45.624773
Title: Characterization of Political Polarized Users Attacked by Language Toxicity on Twitter
Title（参考訳）: Twitter上での言語毒性による政治的偏在化ユーザの特性評価
Authors: Wentao Xu,
Abstract要約: 本研究は,左,右,センター利用者の言語毒性フローを初めて調査することを目的とする。 5億件以上のTwitter投稿が調査された。その結果、左派ユーザーは右派やセンター派よりもはるかに有毒な回答が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0367864044156088
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Understanding the dynamics of language toxicity on social media is important for us to investigate the propagation of misinformation and the development of echo chambers for political scenarios such as U.S. presidential elections. Recent research has used large-scale data to investigate the dynamics across social media platforms. However, research on the toxicity dynamics is not enough. This study aims to provide a first exploration of the potential language toxicity flow among Left, Right and Center users. Specifically, we aim to examine whether Left users were easier to be attacked by language toxicity. In this study, more than 500M Twitter posts were examined. It was discovered that Left users received much more toxic replies than Right and Center users.
Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアにおける言語毒性のダイナミクスを理解することは、米国大統領選挙などの政治シナリオにおいて、誤情報の伝播とエコーチャンバーの開発を調査する上で重要である。近年の研究では、ソーシャルメディアプラットフォーム間のダイナミクスを調査するために大規模なデータを用いている。しかし、毒性力学の研究は不十分である。本研究は,左,右,センター利用者間の潜在的言語毒性フローを初めて調査することを目的とする。具体的には,左ユーザが言語毒性により攻撃されやすいかを検討することを目的とする。本研究では,5億件以上のTwitter投稿が調査された。その結果、左派ユーザーは右派やセンター派よりもはるかに有毒な回答が得られた。

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