論文の概要: Community Shaping in the Digital Age: A Temporal Fusion Framework for Analyzing Discourse Fragmentation in Online Social Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11665v1
- Date: Wed, 18 Sep 2024 03:03:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-19 19:19:53.397547
- Title: Community Shaping in the Digital Age: A Temporal Fusion Framework for Analyzing Discourse Fragmentation in Online Social Networks
- Title（参考訳）: デジタル時代のコミュニティ形成:オンラインソーシャルネットワークにおける談話断片化の分析のための時間統合フレームワーク
- Authors: Amirhossein Dezhboro, Jose Emmanuel Ramirez-Marquez, Aleksandra Krstikj,
- Abstract要約: 本研究では,ソーシャルメディアプラットフォームにおけるオンラインコミュニティの動態を解析するための枠組みを提案する。
テキスト分類と動的ソーシャルネットワーク分析を組み合わせることで,コミュニティの形成と進化を促進するメカニズムを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.58331196717468
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research presents a framework for analyzing the dynamics of online communities in social media platforms, utilizing a temporal fusion of text and network data. By combining text classification and dynamic social network analysis, we uncover mechanisms driving community formation and evolution, revealing the influence of real-world events. We introduced fourteen key elements based on social science theories to evaluate social media dynamics, validating our framework through a case study of Twitter data during major U.S. events in 2020. Our analysis centers on discrimination discourse, identifying sexism, racism, xenophobia, ableism, homophobia, and religious intolerance as main fragments. Results demonstrate rapid community emergence and dissolution cycles representative of discourse fragments. We reveal how real-world circumstances impact discourse dominance and how social media contributes to echo chamber formation and societal polarization. Our comprehensive approach provides insights into discourse fragmentation, opinion dynamics, and structural aspects of online communities, offering a methodology for understanding the complex interplay between online interactions and societal trends.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、テキストとネットワークデータの時間的融合を利用して、ソーシャルメディアプラットフォームにおけるオンラインコミュニティのダイナミクスを分析するためのフレームワークを提案する。
テキスト分類と動的ソーシャルネットワーク分析を組み合わせることで、コミュニティの形成と進化を駆動するメカニズムを明らかにし、現実世界の出来事の影響を明らかにする。
我々は、ソーシャルメディアのダイナミクスを評価するために、社会科学理論に基づく14のキー要素を導入し、2020年の米国の主要イベントにおけるTwitterデータのケーススタディを通じて、我々のフレームワークを検証した。
我々の分析は、差別的談話、性差別、人種差別、異性愛、能力主義、ホモフォビア、宗教的不寛容を主要な断片として同定することに焦点を当てている。
その結果,談話の断片を表すコミュニティの急速な出現と解散サイクルが示された。
実世界の状況が談話の優位性と、ソーシャルメディアがエコー室の形成と社会的分極にどのように貢献するかを明らかにする。
我々の包括的アプローチは、オンラインコミュニティにおける談話の断片化、意見のダイナミクス、構造的側面に関する洞察を提供し、オンラインインタラクションと社会的トレンドの間の複雑な相互作用を理解するための方法論を提供する。
関連論文リスト
- Decoding Digital Influence: The Role of Social Media Behavior in Scientific Stratification Through Logistic Attribution Method [6.285608271780605]
本研究では,ソーシャルメディアが科学的階層化と移動性に与える影響を包括的に分析する。
メソレベルの視点から説明可能なロジスティック分析を用いて、ソーシャルメディアの行動と科学的社会的成層との相関を探索する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T02:01:40Z) - Ethos and Pathos in Online Group Discussions: Corpora for Polarisation Issues in Social Media [6.530320465510631]
社会の分極化が進み、科学界やニュースメディアの注目を集めた。
本稿では,オンライン上での議論の分極において個人が採用する修辞的戦略を調査することによって,この問題に対処することを提案する。
我々は,アリストテレス・レトリックにおける2つの説得様式である,エトスとパスへのアピールのマニュアルアノテーションを用いた多目的・多プラットフォームコーパスを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-07T09:10:47Z) - Echo-chambers and Idea Labs: Communication Styles on Twitter [51.13560635563004]
本稿では,ワクチン接種状況におけるTwitter(X)コミュニティのコミュニケーション形態と構造について検討する。
本研究は,ソーシャルネットワークにおけるコミュニケーションの微妙な性質に光を当てることによって,オンラインコミュニティにおける視点の多様性を理解することの重要性を強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T13:55:51Z) - From Perils to Possibilities: Understanding how Human (and AI) Biases affect Online Fora [0.12564343689544843]
レビューでは、ソーシャルメディア分析の文脈におけるソーシャルインタラクション、ユーザ生成コンテンツ、バイアスのダイナミクスについて考察する。
3つの重要な視点は、オンライン討論、オンラインサポート、人間とAIのインタラクションである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T11:04:41Z) - EDSA-Ensemble: an Event Detection Sentiment Analysis Ensemble
Architecture [63.85863519876587]
Sentiment Analysisを使って、イベントに属する各メッセージの極性やイベント全体を理解することで、オンラインソーシャルネットワークにおける重要なトレンドやダイナミクスに関する一般的な感情や個人の感情をよりよく理解することができます。
本研究では,ソーシャルメディアから現在起きているイベントの極性検出を改善するために,イベント検出と知覚分析を用いた新しいアンサンブルアーキテクチャEDSA-Ensembleを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T11:56:08Z) - Self-supervised Hypergraph Representation Learning for Sociological
Analysis [52.514283292498405]
本稿では,データマイニング技術と社会学的行動基準のさらなる融合を支援するための基本的な方法論を提案する。
まず,効率的なハイパーグラフ認識と高速グラフ構築フレームワークを提案する。
第2に,ユーザからユーザへのソーシャルインフルエンスを学習するためのハイパーグラフベースニューラルネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-22T01:20:29Z) - Aggression and "hate speech" in communication of media users: analysis
of control capabilities [50.591267188664666]
著者らは新メディアにおける利用者の相互影響の可能性を検討した。
新型コロナウイルス(COVID-19)対策として、緊急の社会問題について議論する際、攻撃やヘイトスピーチのレベルが高いことが分かった。
結果は、現代のデジタル環境におけるメディアコンテンツの開発に有用である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-25T15:53:32Z) - Yourfeed: Towards open science and interoperable systems for social
media [1.8623205938004257]
既存のソーシャルメディアプラットフォームは、研究者がソーシャルメディアで研究を行うことを非常に困難にしている。
このギャップを埋めるため、生態学的に有効なソーシャルメディア研究を行うための研究ツールであるYourfeedを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-15T13:49:51Z) - Streaming Social Event Detection and Evolution Discovery in
Heterogeneous Information Networks [90.3475746663728]
イベントは現実世界やリアルタイムで行われており、社会集会、祝祭、影響力のある会議、スポーツ活動などのイベントのために計画や組織化が可能である。
ソーシャルメディアプラットフォームは、トピックの異なる公開イベントに関する多くのリアルタイムテキスト情報を生成する。
しかし、異質なテクスチャやメタデータがあいまいであることが多いため、社会イベントの採掘は困難である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-02T02:13:10Z) - The Homophily Principle in Social Network Analysis [13.039459168820901]
ホモフィリー(英: Homophily)とは、同情的な人々が社会集団で互いに交流する傾向である。
ホモフィリーの研究は、社会内の情報や行動の流れに関する優れた洞察を与えることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-21T05:43:59Z)
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。