論文の概要: Characterizing Online Toxicity During the 2022 Mpox Outbreak: A Computational Analysis of Topical and Network Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11962v2
- Date: Sat, 31 Aug 2024 17:34:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 16:32:02.572147
- Title: Characterizing Online Toxicity During the 2022 Mpox Outbreak: A Computational Analysis of Topical and Network Dynamics
- Title（参考訳）: 2022年Mpoxアウトブレイク時のオンライン毒性の特徴:トピックとネットワークのダイナミクスの計算解析
- Authors: Lizhou Fan, Lingyao Li, Libby Hemphill,
- Abstract要約: 2022年のムポックスの流行は、当初は「モンキーポックス」と呼ばれていたが、その後、関連するスティグマや社会的懸念を緩和するために改名された。
我々は660万以上のユニークツイートを収集し、コンテキスト、範囲、コンテンツ、話者、意図といった5つの次元から分析しました。
我々は、Twitter上での有害なオンライン談話(46.6%)、病気(46.6%)、健康政策と医療(19.3%)、ホモフォビア(23.9%)、政治など、高レベルのトピックを5つ特定した。
有毒なコンテンツのリツイートが広まっていたのに対して、影響力のあるユーザはリツイートを通じてこの有毒な行為に関わったり、反対したりすることはめったにない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9831489366502301
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Background: Online toxicity, encompassing behaviors such as harassment, bullying, hate speech, and the dissemination of misinformation, has become a pressing social concern in the digital age. The 2022 Mpox outbreak, initially termed "Monkeypox" but subsequently renamed to mitigate associated stigmas and societal concerns, serves as a poignant backdrop to this issue. Objective: In this research, we undertake a comprehensive analysis of the toxic online discourse surrounding the 2022 Mpox outbreak. Our objective is to dissect its origins, characterize its nature and content, trace its dissemination patterns, and assess its broader societal implications, with the goal of providing insights that can inform strategies to mitigate such toxicity in future crises. Methods: We collected more than 1.6 million unique tweets and analyzed them from five dimensions, including context, extent, content, speaker, and intent. Utilizing BERT-based topic modeling and social network community clustering, we delineated the toxic dynamics on Twitter. Results: We identified five high-level topic categories in the toxic online discourse on Twitter, including disease (46.6%), health policy and healthcare (19.3%), homophobia (23.9%), politics (6.0%), and racism (4.1%). Through the toxicity diffusion networks of mentions, retweets, and the top users, we found that retweets of toxic content were widespread, while influential users rarely engaged with or countered this toxicity through retweets. Conclusions: By tracking topical dynamics, we can track the changing popularity of toxic content online, providing a better understanding of societal challenges. Network dynamics spotlight key social media influencers and their intents, indicating that addressing these central figures in toxic discourse can enhance crisis communication and inform policy-making.
- Abstract（参考訳）: 背景:ハラスメント、いじめ、ヘイトスピーチ、誤報の拡散などの行動を含むオンライン毒性は、デジタル時代において社会的関心事となっている。
2022年のムポックスの流行は、当初は「モンキーポックス」と呼ばれていたが、その後、関連するスティグマや社会的懸念を緩和するために改名された。
目的:本研究では,2022年のMpox流行を取り巻く有害なオンライン談話の包括的分析を行う。
我々の目的は、その起源を解明し、その性質と内容を特徴づけ、その拡散パターンを辿り、そのより広範な社会的含意を評価し、将来の危機においてそのような毒性を緩和するための戦略を示すための洞察を提供することである。
メソッド: 我々は660万以上のユニークなツイートを収集し、コンテキスト、範囲、コンテンツ、話者、意図を含む5つの次元から分析した。
BERTベースのトピックモデリングとソーシャルネットワークコミュニティのクラスタリングを活用して、Twitter上で有害なダイナミックスを強調した。
結果:Twitter上での有害なオンライン談話では,病気(46.6%),健康政策と医療(19.3%),ホモフォビア(23.9%),政治(6.0%),人種差別(4.1%)の5つの高い話題カテゴリーを特定した。
言及やリツイート、トップユーザーによる毒性拡散ネットワークを通じて、有害コンテンツのリツイートが広まっていたのに対して、影響力のあるユーザはリツイートを通じてこの毒性に関わったり対抗したりすることはめったにないことがわかった。
結論: トピックのダイナミクスを追跡することで、有害なコンテンツの人気の変化をオンラインで追跡することができ、社会的課題の理解を深めることができます。
ネットワークのダイナミクスは、重要なソーシャルメディアインフルエンサーとその意図を浮き彫りにし、有害な談話におけるこれらの中心人物に対処することで危機コミュニケーションを高め、政策決定を通知できることを示している。
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