論文の概要: Extracting Participation in Collective Action from Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07368v1
- Date: Mon, 13 Jan 2025 14:36:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:25:19.346352
- Title: Extracting Participation in Collective Action from Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアからの集団行動への参加の抽出
- Authors: Arianna Pera, Luca Maria Aiello,
- Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディア投稿から集団行動に参加することの表現を識別する新しいテキスト分類器について紹介する。
我々の分類は、参加を捉え、それを4つのレベルに分類する: 集団的問題を認識し、行動の呼び出しに関わり、行動の意図を表現し、活動的な関与を報告する。
以上の結果から,より小さな言語モデルでは,参加者の表現を確実に検出でき,より大規模なモデルと競合する可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Social media play a key role in mobilizing collective action, holding the potential for studying the pathways that lead individuals to actively engage in addressing global challenges. However, quantitative research in this area has been limited by the absence of granular and large-scale ground truth about the level of participation in collective action among individual social media users. To address this limitation, we present a novel suite of text classifiers designed to identify expressions of participation in collective action from social media posts, in a topic-agnostic fashion. Grounded in the theoretical framework of social movement mobilization, our classification captures participation and categorizes it into four levels: recognizing collective issues, engaging in calls-to-action, expressing intention of action, and reporting active involvement. We constructed a labeled training dataset of Reddit comments through crowdsourcing, which we used to train BERT classifiers and fine-tune Llama3 models. Our findings show that smaller language models can reliably detect expressions of participation (weighted F1=0.71), and rival larger models in capturing nuanced levels of participation. By applying our methodology to Reddit, we illustrate its effectiveness as a robust tool for characterizing online communities in innovative ways compared to topic modeling, stance detection, and keyword-based methods. Our framework contributes to Computational Social Science research by providing a new source of reliable annotations useful for investigating the social dynamics of collective action.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは集団行動の動員において重要な役割を担い、個人が積極的にグローバルな課題に取り組むための経路を研究する可能性を秘めている。
しかし、この領域における定量的研究は、個々のソーシャルメディア利用者による集団行動への参加の度合いに関する、粒状で大規模な真実の欠如によって制限されている。
この制限に対処するために,ソーシャルメディア投稿から集団行動に参加することの表現をトピックに依存しない方法で識別する新しいテキスト分類器を提案する。
社会運動のモビライゼーションの理論的枠組みに基づいて、我々の分類は参加を捉え、それを4つのレベルに分類する:集団的問題を認識し、行動への呼びかけに関わり、行動の意図を表現し、積極的な関与を報告する。
我々は、クラウドソーシングを通じてRedditコメントのラベル付きトレーニングデータセットを構築しました。
以上の結果から,より小さい言語モデルでは参加表現を確実に検出できる(重み付きF1=0.71)。
本手法をRedditに適用することにより,トピックモデリングやスタンス検出,キーワードベースの手法と比較して,オンラインコミュニティを革新的な方法で特徴付けるための堅牢なツールとしての有効性を示す。
本フレームワークは,集団行動の社会的ダイナミクスを調査する上で有用な,信頼性の高いアノテーションの新たな情報源を提供することで,計算社会科学研究に寄与する。
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