論文の概要: Structure and Context of Retweet Coordination in the 2022 U.S. Midterm Elections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11165v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 20:40:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:23:28.638047
• Title: Structure and Context of Retweet Coordination in the 2022 U.S. Midterm Elections
• Title（参考訳）: 2022年米中間選挙におけるリツイート調整の構造と状況
• Authors: David Axelrod, John Paolillo,
• Abstract要約: 我々は2022年の中間選挙で収集されたTwitterのリツイートデータを調査する。 潜在共有空間モデルを用いて、k-ネアレスト近傍の基準で閾値付けされた関連ネットワークの主成分を同定する。 ひとつは音楽賞と韓国のポップまたはテイラー・スウィフトのプロモーションで、もう一つは政治的動員に従事しているユーザーです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The ability to detect coordinated activity in communication networks is an ongoing challenge. Prior approaches emphasize considering any activity exceeding a specific threshold of similarity to be coordinated. However, identifying such a threshold is often arbitrary and can be difficult to distinguish from grassroots organized behavior. In this paper, we investigate a set of Twitter retweeting data collected around the 2022 US midterm elections, using a latent sharing-space model, in which we identify the main components of an association network, thresholded with a k-nearest neighbor criterion. This approach identifies a distribution of association values with different roles in the network at different ranges, where the shape of the distribution suggests a natural place to threshold for coordinated user candidates. We find coordination candidates belonging to two broad categories, one involving music awards and promotion of Korean pop or Taylor Swift, the other being users engaged in political mobilization. In addition, the latent space suggests common motivations for different coordinated groups otherwise fragmented by using an appropriately high threshold criterion for coordination.
• Abstract（参考訳）: 通信ネットワークにおける協調活動を検出することは、現在進行中の課題である。 以前のアプローチでは、調整すべき特定の類似性のしきい値を超える任意のアクティビティを考慮することを強調していた。 しかし、そのようなしきい値を特定することはしばしば任意であり、草の根の組織的行動と区別することは困難である。 本稿では,2022年米中間選挙前後に収集されたTwitterのリツイートデータについて,k-nearest 近くの基準で閾値付けされた関連ネットワークの主成分を識別する潜在共有空間モデルを用いて検討する。 提案手法では,ネットワーク内の異なる役割を持つ相関値の分布を異なる範囲で同定する。 ひとつは音楽賞と韓国のポップまたはテイラー・スウィフトのプロモーションで、もう一つは政治的動員に従事しているユーザーです。 さらに、潜在空間は、調整に適度に高いしきい値基準を用いることで、他の異なる座標群が断片化されるような共通のモチベーションを示唆する。

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