論文の概要: Quantifying Polarization: A Comparative Study of Measures and Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07473v1
- Date: Mon, 13 Jan 2025 16:43:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:25:18.691444
- Title: Quantifying Polarization: A Comparative Study of Measures and Methods
- Title（参考訳）: 分極の定量化:対策と方法の比較研究
- Authors: Edoardo Di Martino, Matteo Cinelli, Roy Cerqueti, Walter Quattrociocchi,
- Abstract要約: 社会的分断の鍵を握る政治分極は、オンラインとオフラインの会話を形作る役割について注目を集めている。
本研究は,5つの広く用いられている偏光測定値を評価し,その強度と弱点を合成データセットを用いて検証する。
偏極分布におけるモード検出を改善するために,クラインバーグのバースト検出アルゴリズムの新たな適応法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0249250133493195
- License:
- Abstract: Political polarization, a key driver of social fragmentation, has drawn increasing attention for its role in shaping online and offline discourse. Despite significant efforts, accurately measuring polarization within ideological distributions remains a challenge. This study evaluates five widely used polarization measures, testing their strengths and weaknesses with synthetic datasets and a real-world case study on YouTube discussions during the 2020 U.S. Presidential Election. Building on these findings, we present a novel adaptation of Kleinberg's burst detection algorithm to improve mode detection in polarized distributions. By offering both a critical review and an innovative methodological tool, this work advances the analysis of ideological patterns in social media discourse.
- Abstract（参考訳）: 社会的分断の鍵を握る政治分極は、オンラインとオフラインの会話を形作る役割について注目を集めている。
大きな努力にもかかわらず、イデオロギー分布内の偏光を正確に測定することは依然として困難である。
この研究は、広く使われている5つの偏光対策を評価し、その強さと弱点を合成データセットで検証し、2020年のアメリカ合衆国大統領選挙におけるYouTubeの議論を実世界のケーススタディとした。
これらの知見に基づいて、偏極分布におけるモード検出を改善するために、クラインバーグのバースト検出アルゴリズムの新たな適応法を提案する。
批判的レビューとイノベーティブな方法論ツールの両方を提供することで、ソーシャルメディアの談話におけるイデオロギー的パターンの分析を進めていく。
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