論文の概要: Mapping the Climate Change Landscape on TikTok
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03813v1
- Date: Fri, 02 May 2025 13:21:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.835994
- Title: Mapping the Climate Change Landscape on TikTok
- Title(参考訳): TikTok上での気候変動景観のマッピング
- Authors: Alessia Galdeman, Luca Maria Aiello,
- Abstract要約: 気候トピックに関する最初のTikTokデータセットを収集します。
我々は、このプラットフォーム上で議論されたトピックを気候分類にマップする。
結果は、TikTokのクリエイターが主にライフスタイルと食事の選択の角度を通じて気候にアプローチしていることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social media platforms shape climate action discourse. Mapping these online conversations is essential for effective communication strategies. TikTok's climate discussions are particularly relevant given its young, climate-concerned audience. In this work, we collect the first TikTok dataset on climate topics. We collected 590K videos from 14K creators along with their follower networks. By applying topic modeling to the video descriptions, we map the topics discussed on the platform on a climate taxonomy that we construct by consolidating existing categorizations. Results show TikTok creators primarily approach climate through the angle of lifestyle and dietary choices. By examining semantic connections between topics, we identified non-climate "gateway" topics that could draw new audiences into climate discussions.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディアプラットフォームは、気候変動に関する議論を形作る。
これらのオンライン会話のマッピングは効果的なコミュニケーション戦略に不可欠である。
ティクトックの気候に関する議論は、若く、気候に配慮した聴衆のために特に関係がある。
この研究では、気候トピックに関する最初のTikTokデータセットを収集します。
14Kのクリエーターとフォロワーネットワークから590Kのビデオを収集した。
ビデオ記述にトピックモデリングを適用することで、既存の分類を統合して構築した気候分類に基づいて、プラットフォーム上で議論されるトピックをマッピングする。
その結果、TikTokのクリエイターは、主にライフスタイルと食事の選択の角度を通じて気候にアプローチしている。
トピック間のセマンティックな関連性を調べることで,新たなオーディエンスを気候議論に引き込む可能性のある,非気候的な"ゲートウェイ"トピックを特定した。
関連論文リスト
- ClimateBench-M: A Multi-Modal Climate Data Benchmark with a Simple Generative Method [61.76389719956301]
我々は、ERA5の時系列気候データ、NOAAの極度の気象イベントデータ、NASAの衛星画像データを調整するマルチモーダル気候ベンチマークであるClimateBench-Mに貢献する。
また,各データモダリティの下では,天気予報,雷雨警報,作物の分断作業において,競争性能を向上できる簡易かつ強力な生成手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-10T02:22:23Z) - Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in
Deciduous Broadleaf Forests [47.285748922842444]
我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。
このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-08T15:29:23Z) - Arabic Mini-ClimateGPT : A Climate Change and Sustainability Tailored
Arabic LLM [77.17254959695218]
ChatGPTやBardのような大規模言語モデル(LLM)は、優れた会話能力を示し、幅広いNLPタスクに優れています。
我々は,オープンソースのLLM上に構築され,アラビア語データセットClima500-Instructの対話型命令チューニングに特化して微調整された軽量のアラビア語ミニクリメートGPTを提案する。
本モデルは,ChatGPTによる評価において,88.3%の症例において,ベースラインLLMを上回った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T22:04:07Z) - Shifting Climates: Climate Change Communication from YouTube to TikTok [0.0]
我々は、情報発信者としてTikTokへの影響力を拡大した21人のYouTubeクリエーターが生み出したビデオコンテンツについて検討した。
クリエイターたちは、YouTubeよりも感情的に共鳴し、自己参照し、アクション指向の言語を使っていることがわかった。
また、ビデオとコメントのセマンティックな結びつきも強く、TikTokのコンテンツをYouTubeから多様化するクリエーターは、通常、生成されたコンテンツとより緊密に一致したレスポンスを受け取る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T11:10:10Z) - Analysis of Climate Campaigns on Social Media using Bayesian Model
Averaging [29.413444722550356]
我々は、産業、その擁護団体、および気候変動擁護団体がソーシャルメディアを用いて、気候変動に関する物語にどのように影響するかを分析する。
我々は、Facebook上の気候広告のスタンスを特定するために、メッセージテーマと組み合わされた最小限のモデルスープ[57]アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-06T16:43:29Z) - Climate Change & Computer Audition: A Call to Action and Overview on
Audio Intelligence to Help Save the Planet [98.97255654573662]
この研究は、オーディオインテリジェンスが気候に関わる課題を克服するために貢献できる領域の概要を提供する。
我々は、地球、水、空気、火、エーテルの5つの要素に従って、潜在的なコンピュータオーディションの応用を分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T13:32:31Z) - Trend and Thoughts: Understanding Climate Change Concern using Machine
Learning and Social Media Data [3.7384509727711923]
われわれは大規模な気候変動のTwitterデータセットを構築し、機械学習を用いて包括的な分析を行った。
トピックモデリングと自然言語処理を行うことで、気候変動に関するツイート数と主要な気候イベントの関係を示す。
我々のデータセットはKaggleで公開されており、さらなる研究に利用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-06T19:59:03Z) - Analyzing Sustainability Reports Using Natural Language Processing [68.8204255655161]
近年、企業は環境への影響を緩和し、気候変動の状況に適応することを目指している。
これは、環境・社会・ガバナンス(ESG)の傘下にある様々な種類の気候リスクと暴露を網羅する、ますます徹底した報告を通じて報告されている。
本稿では,本稿で開発したツールと方法論について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-03T21:22:42Z) - Dynamical Landscape and Multistability of a Climate Model [64.467612647225]
2つの気候モデルのうちの1つで第3の中間安定状態が見つかる。
我々のアプローチを組み合わせることで、海洋熱輸送とエントロピー生産の負のフィードバックが地球の気候の地形をどのように大きく変えるかを特定することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T15:31:38Z)
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。