論文の概要: From #Dr00gtiktok to #harmreduction: Exploring Substance Use Hashtags on TikTok
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16123v1
- Date: Mon, 27 Jan 2025 15:11:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:57:07.570056
- Title: From #Dr00gtiktok to #harmreduction: Exploring Substance Use Hashtags on TikTok
- Title（参考訳）: Dr00gtiktokから#harmreductionへ:TikTokでハッシュタグを使う物質を探る
- Authors: Layla Bouzoubaa, Muqi Guo, Joseph Trybala, Afsaneh Razi, Rezvaneh Rezapour,
- Abstract要約: 本稿では,TikTok上での物質利用関連コンテンツの詳細な調査を行う。
39,509本のビデオで2,333本以上のハッシュタグを検索し、16の異なるハッシュタグ群集を同定し,それらの相互関係とテーマの内容を分析した。
分析の結果,#addiction,#recovery,#soberなどのリカバリ中心のハッシュタグが,コミュニティ間の中央ブリッジとして機能する,高度に相互接続された小さな世界ネットワークが明らかになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.086431084497832
- License:
- Abstract: The rise of TikTok as a primary source of information for youth, combined with its unique short-form video format, creates urgent questions about how substance use content manifests and spreads on the platform. This paper provides the first in-depth exploration of substance use-related content on TikTok, covering all major substance categories as classified by the Drug Enforcement Agency. Through social network analysis and qualitative coding, we examined more than 2,333 hashtags across 39,509 videos, identified 16 distinct hashtag communities and analyzed their interconnections and thematic content. Our analysis revealed a highly interconnected small-world network where recovery-focused hashtags like #addiction, #recovery, and #sober serve as central bridges between communities. Through manual coding of 351 representative videos, we found that Recovery Advocacy content (33.9%) and Satirical content (28.2%) dominate, while direct substance depiction appears in only 26% of videos, with active use shown in just 6.5% of them. This suggests TikTok functions primarily as a recovery support platform rather than a space promoting substance use. We found strong alignment between hashtag communities and video content, indicating organic community formation rather than attempts to evade content moderation. Our findings inform how platforms can balance content moderation with preserving valuable recovery support communities, while also providing insights for the design of social media-based recovery interventions.
- Abstract（参考訳）: TikTokが若者にとって重要な情報源として台頭したことと、そのユニークなショートフォームビデオフォーマットが組み合わさって、物質の使用がコンテンツにどのように現れ、プラットフォームに広まるかという緊急の疑問が生まれている。
本稿では,TikTok上での物質使用関連コンテンツの詳細な調査を行い,薬物取締局によって分類されたすべての主要な物質カテゴリについて紹介する。
ソーシャル・ネットワーク分析と質的コーディングを通じて,39,509本のビデオで2,333本以上のハッシュタグを検索し,16の異なるハッシュタグ・コミュニティを同定し,相互接続とテーマの内容を分析した。
分析の結果,#addiction,#recovery,#soberなどのリカバリ中心のハッシュタグが,コミュニティ間の中央ブリッジとして機能する,高度に相互接続された小さな世界ネットワークが明らかになった。
351本の動画を手動コーディングすることで、リカバリ・アドボケーション・コンテンツ(33.9%)とサティリカル・コンテンツ(28.2%)が支配的であり、直接の物質描写はビデオの26%にしか現れず、アクティブな使用率は6.5%に留まった。
これはTikTokが主に、物質使用を促進するスペースではなく、リカバリ支援プラットフォームとして機能することを示唆している。
ハッシュタグコミュニティとビデオコンテンツとの間には強い相関関係がみられ,コンテンツモデレーションを回避することよりも,有機的コミュニティの形成が示唆された。
本研究は, プラットフォームがコンテンツモデレーションと, 価値あるリカバリ支援コミュニティのバランスを保ちつつ, ソーシャルメディアベースのリカバリ介入の設計に関する洞察を提供するものであることを示唆するものである。
関連論文リスト
- Hashtag Re-Appropriation for Audience Control on Recommendation-Driven Social Media Xiaohongshu (rednote) [17.873872681980437]
Xiaohongshuの女性は、本来の意味とは無関係なポストで使用することで、積極的に適切なハッシュタグを再設定する。
収集した5,800件の投稿に基づいてハッシュタグ再適用の実践を分析し,多様な背景から24名のアクティブユーザをインタビューした。
このプラクティスは、レコメンデーション駆動プラットフォーム上のコンテンツ配信よりもエージェンシーを再利用する方法を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-30T08:55:32Z) - DarkGram: A Large-Scale Analysis of Cybercriminal Activity Channels on Telegram [2.454909090258064]
339のサイバー犯罪活動チャネル(CAC)の大規模分析を行った。
これらのチャンネルは、様々な悪意のある非倫理的なコンテンツを購読者と共有している。
DarkGramはCACからの悪意のある投稿を自動的に96%の精度で識別するフレームワークです。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-22T21:19:37Z) - RIGHT: Retrieval-augmented Generation for Mainstream Hashtag
Recommendation [76.24205422163169]
我々はRIGHT(RetrIeval-augmented Generative Mainstream HashTag Recommender)を提案する。
RIGHTは3つのコンポーネントから構成される: 1) 検索者は、ツイートハッシュタグセット全体から関連するハッシュタグを検索する; 2) セレクタは、グローバル信号を導入して、メインストリームの識別を強化する; 3) ジェネレータは入力されたつぶやきと選択されたハッシュタグを組み込んで、目的のハッシュタグを直接生成する。
さらに,RIGHTを大規模言語モデルに統合することで,ChatGPTの性能を10%以上向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-16T14:47:03Z) - Micro-video Tagging via Jointly Modeling Social Influence and Tag
Relation [56.23157334014773]
85.7%のマイクロビデオにはアノテーションがない。
既存の手法は、主にビデオコンテンツの分析、ユーザの社会的影響やタグ関係を無視することに焦点を当てている。
構築したヘテロジニアスネットワークにおけるリンク予測問題として,マイクロビデオタギングを定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-15T02:13:34Z) - An Empirical Investigation of Personalization Factors on TikTok [77.34726150561087]
TikTokのアルゴリズムがプラットフォームの成功とコンテンツの配布に重要であるにもかかわらず、アルゴリズムの実証的な分析はほとんど行われていない。
我々は,私たちが開発したカスタムアルゴリズムを用いたソック・パペット・監査手法を用いて,TikTokへのアクセスに使用される言語と位置情報の効果を検証,分析した。
その結果,フォローフェールが最も強い影響を受けており,ライクフェールやビデオ視聴率が高いことが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-28T17:40:00Z) - "Learn the Facts About COVID-19": Analyzing the Use of Warning Labels on
TikTok Videos [12.196005698116858]
我々は、TikTok上の警告ラベルの使用を分析し、COVID-19ビデオに焦点を当てる。
我々の分析によると、TikTokはTikTokビデオに警告ラベルを広く適用している。
より心配なのは、実際のコンテンツが新型コロナウイルスとは無関係なビデオに、新型コロナウイルスの警告ラベルが加わったことだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-19T17:05:23Z) - Slapping Cats, Bopping Heads, and Oreo Shakes: Understanding Indicators
of Virality in TikTok Short Videos [11.089339341624996]
我々は、TikTokに投稿された短いビデオの要素がバイラル性に与える影響について研究する。
我々の研究は、非ウイルスのTikTokビデオとウイルスを区別する特徴を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-03T18:17:16Z) - News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。
以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。
Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z) - Content-based Analysis of the Cultural Differences between TikTok and
Douyin [95.32409577885645]
ショートフォームのソーシャルメディアは、聴衆にダイナミックなストーリーを伝え、彼らの注意を引き付けることによって、伝統的なメディアパラダイムから遠ざかる。
特に、興味深く、理解しやすいユニークなシーンを表現するために、日常的なオブジェクトの異なる組み合わせを用いることができる。
同じ会社によって提供されたTikTokとDouyinは、近年人気になった新しいメディアの好例だ。
メディアファッションや社会的慣用性とともに文化的な違いを表現しているという仮説が,本研究の主目的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-03T01:47:49Z) - Exploratory Analysis of Covid-19 Tweets using Topic Modeling, UMAP, and
DiGraphs [36.33347149799959]
本稿では,Covid19 ツイートのトピック,キーワード,特徴,情報拡散の速度,ネットワーク行動の5つの異なる評価手法について述べる。
米国のケースに特有なトピックは、ホワイトハウスのコロナウイルス対策部隊のブリーフィングの後すぐに上昇し始めるだろう。
この分析の最も単純な特徴の1つは、正規表現のような初期記述的手法がハイレベルなテーマをうまく識別できることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-06T19:16:38Z) - Whose Tweets are Surveilled for the Police: An Audit of Social-Media
Monitoring Tool via Log Files [69.02688684221265]
我々はCorvallis (Oregon) Police DepartmentによるDigitalStakeoutというソーシャルメディア監視ソフトウェアの使用からログファイルを入手した。
これらのログファイルには、DigitalStakeoutによるプロプライエタリな検索の結果が含まれている。
ツイートがDigitalStakeoutによってフラグ付けされているユーザーの人口統計と、地域のTwitterユーザーの人口統計との差異を観察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-23T19:35:12Z)
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。