論文の概要: Unveiling Political Influence Through Social Media: Network and Causal Dynamics in the 2022 French Presidential Election

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16449v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 16:35:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.166724
• Title: Unveiling Political Influence Through Social Media: Network and Causal Dynamics in the 2022 French Presidential Election
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアによる政治的影響の解明:2022年フランス大統領選挙におけるネットワークと因果関係
• Authors: Ixandra Achitouv, David Chavalarias,
• Abstract要約: 2022年のフランス大統領選挙では、政治候補者とその近しいネットワークが投稿した重要なトピックについて、毎日のTwitterメッセージを収集しました。 データ駆動型アプローチを用いて、政党間の相互作用を分析し、政治討論の風景を形成する中心的なトピックを特定します。 以上の結果から, 保健政策や外交政策といった特定の課題が, 特に急激な選挙期において, 政党間の影響力の触媒としてどのように振る舞うかが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: During the 2022 French presidential election, we collected daily Twitter messages on key topics posted by political candidates and their close networks. Using a data-driven approach, we analyze interactions among political parties, identifying central topics that shape the landscape of political debate. Moving beyond traditional correlation analyses, we apply a causal inference technique: Convergent Cross Mapping, to uncover directional influences among political communities, revealing how some parties are more likely to initiate changes in activity while others tend to respond. This approach allows us to distinguish true influence from mere correlation, highlighting asymmetric relationships and hidden dynamics within the social media political network. Our findings demonstrate how specific issues, such as health and foreign policy, act as catalysts for cross-party influence, particularly during critical election phases. These insights provide a novel framework for understanding political discourse dynamics and have practical implications for campaign strategists and media analysts seeking to monitor and respond to shifts in political influence in real time.
• Abstract（参考訳）: 2022年のフランス大統領選挙では、政治候補者とその近しいネットワークが投稿した重要なトピックについて、毎日のTwitterメッセージを収集しました。 データ駆動型アプローチを用いて、政党間の相互作用を分析し、政治討論の風景を形成する中心的なトピックを特定します。 コンバージェント・クロスマッピング(Convergent Cross Mapping)は、政治コミュニティにおける方向性の影響を明らかにするために、ある政党が活動の変化を起こす傾向を示し、ある政党が反応する傾向にあることを示す。 このアプローチにより、ソーシャルメディアの政治ネットワーク内の非対称関係と隠れダイナミクスを強調することで、単なる相関関係と真の影響を区別することができる。 以上の結果から, 保健政策や外交政策といった特定の課題が, 特に急激な選挙期において, 政党間の影響力の触媒としてどのように振る舞うかが示唆された。 これらの洞察は、政治的言論のダイナミクスを理解するための新しい枠組みを提供し、選挙戦略家やメディアアナリストがリアルタイムで政治的影響力の変化を監視し、対応しようとしている場合に、実践的な意味を持つ。

関連論文リスト

• Finding Hidden Swing Voters in the 2022 Italian Elections Twitter Discourse [1.3654846342364308]
  2022年のイタリア総選挙において、Twitter上での政治メッセージと有権者行動の動態について検討した。 分析の結果,選挙期間中に政治家の人気が高まり,説得力のある言語技術の利用に顕著な違いがあることが判明した。 スウィング有権者は、様々な種類の政治的シフトの脆弱性パターンの違いがある非スウィング有権者に比べて、これらのプロパガンダ技術に弱い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T13:34:29Z)
• Generalizing Political Leaning Inference to Multi-Party Systems: Insights from the UK Political Landscape [10.798766768721741]
  ソーシャルメディアユーザーの政治的傾きを推測する能力は、世論調査の収集に役立つ。 政治的傾きと相互のインタラクションによってラベル付けされたユーザからなるデータセットをリリースする。 我々は、ユーザー間のリツイートという形でのインタラクションが、政治的に傾いた推論を可能にする、非常に強力な機能であることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T09:02:17Z)
• Social media polarization reflects shifting political alliances in Pakistan [44.99833362998488]
  2018年から2022年にかけて、我々のTwitterデータの分析によって、パキスタンの政治領域における重要な変化と発展を捉えることができます。 主要政党に属する政治家が生み出す相互作用やコンテンツを調べることで、Twitter上での政治家の存在が一貫して活発であることを明らかにする。 我々の分析は、政治家が野党同盟に移行するなど、政治的提携の大幅な変化も明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T00:07:48Z)
• The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [50.24983453990065]
  私たちは15カ国の政治指導者の220本のYouTubeビデオのサンプルをディープラーニングで処理しています。 ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での負の感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T18:32:49Z)
• Weakly Supervised Learning for Analyzing Political Campaigns on Facebook [24.29993132301275]
  我々は、Facebook上の政治広告のスタンスと課題を特定するための弱監督的なアプローチを提案する。 選挙投票における政治広告の時間的動態を分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-19T15:35:37Z)
• Shifting Polarization and Twitter News Influencers between two U.S. Presidential Elections [92.33485580547801]
  我々は2016年米大統領選挙と2020年米大統領選挙の間の分極の変化を分析した。 トップインフルエンサーのほとんどが、両選挙の間にメディア組織に所属していた。 2020年のトップインフルエンサーの75%は2016年は存在しなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T20:08:54Z)
• Reaching the bubble may not be enough: news media role in online political polarization [58.720142291102135]
  分極を減らす方法は、異なる政治的指向を持つ個人に党間のニュースを分配することである。 本研究は、ブラジルとカナダにおける全国選挙の文脈において、これが成立するかどうかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-18T11:34:04Z)

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。