論文の概要: The Role of Partisan Culture in Mental Health Language Online
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20377v1
- Date: Wed, 25 Jun 2025 12:44:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.736661
- Title: The Role of Partisan Culture in Mental Health Language Online
- Title(参考訳): メンタルヘルス言語オンラインにおけるパルチザン文化の役割
- Authors: Sachin R. Pendse, Ben Rochford, Neha Kumar, Munmun De Choudhury,
- Abstract要約: 我々は,8,916人の統計的に一致した共和党,民主党,無所属のオンラインサポートコミュニティメンバーから,2,184,356人の投稿を大規模に調査した。
我々は,パルチザン文化が苦悩の表現に役立ち,オンライン支援コミュニティプラットフォームの設計におけるパルチザン文化の違いを考えることの重要性を浮き彫りにしている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.60242402941811
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The impact of culture on how people express distress in online support communities is increasingly a topic of interest within Computer Supported Cooperative Work (CSCW) and Human-Computer Interaction (HCI). In the United States, distinct cultures have emerged from each of the two dominant political parties, forming a primary lens by which people navigate online and offline worlds. We examine whether partisan culture may play a role in how U.S. Republican and Democrat users of online mental health support communities express distress. We present a large-scale observational study of 2,184,356 posts from 8,916 statistically matched Republican, Democrat, and unaffiliated online support community members. We utilize methods from causal inference to statistically match partisan users along covariates that correspond with demographic attributes and platform use, in order to create comparable cohorts for analysis. We then leverage methods from natural language processing to understand how partisan expressions of distress compare between these sets of closely matched opposing partisans, and between closely matched partisans and typical support community members. Our data spans January 2013 to December 2022, a period of both rising political polarization and mental health concerns. We find that partisan culture does play into expressions of distress, underscoring the importance of considering partisan cultural differences in the design of online support community platforms.
- Abstract(参考訳): CSCW(Computer Supported Cooperative Work)やHuman-Computer Interaction(HCI)において、人々がオンライン支援コミュニティで苦悩を表現する方法に対する文化の影響が注目されている。
アメリカ合衆国では、2つの有力政党から異なる文化が生まれ、人々がオンラインやオフラインの世界をナビゲートする主要なレンズを形成している。
我々は、オンラインのメンタルヘルス支援コミュニティにおいて、共和党と民主党のユーザーがいかに苦悩を表現するかにおいて、パルチザン文化が果たす役割について検討する。
我々は,8,916人の統計的に一致した共和党,民主党,無所属のオンラインサポートコミュニティメンバーから,2,184,356人の投稿を大規模に調査した。
我々は、因果推論の手法を用いて、人口統計学的属性やプラットフォーム利用に対応する共変量に沿って、パルチザンの利用者を統計的にマッチングし、分析に匹敵するコホートを作成する。
次に、自然言語処理の手法を用いて、相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相反する相
われわれのデータは2013年1月から2022年12月までで、政治的分極化とメンタルヘルスの懸念が高まる期間である。
我々は,パルチザン文化が苦悩の表現に役立ち,オンライン支援コミュニティプラットフォームの設計におけるパルチザン文化の違いを考えることの重要性を浮き彫りにしている。
関連論文リスト
- Polarized Patterns of Language Toxicity and Sentiment of Debunking Posts on Social Media [5.301808480190602]
オンライン政治談話における偽情報や偽ニュースの出現は、民主的プロセスや公的な関与に重大な課題をもたらす。
われわれは8800万件のツイートと400万件以上のRedditのコメントを調査し、言語毒性、悲観主義、そして分散努力における社会的分極の関係について調査した。
プラットフォームアーキテクチャはユーザインタラクションの複雑さに影響を与え,Twitterは集中的かつ均一な談話を促進し,Redditは多様な複雑なコミュニケーションを促進している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-10T08:00:58Z) - Physical partisan proximity outweighs online ties in predicting US voting outcomes [4.479309784918059]
影響のある分極と社会的分裂の増大は、社会の混合や、オンラインや物理的な空間における情報の拡散に影響を及ぼす。
我々は、同じ社会的文脈への物理的な近接と露出、オンラインの社会的結びつき、住居のソートという、パルチザンの露出の3つの次元を比較した。
以上の結果から,選挙結果が不確実なスウィング郡では,物理パルチザン近接が投票パターンの最良の予測要因であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T20:02:18Z) - Moral consensus and divergence in partisan language use [0.0]
政治的議論では分極化が著しく増加し、党派分裂の拡大に寄与した。
我々はRedditコミュニティやニュースメディアで大規模で現実的な言語の使用を分析し、パルチザン言語を分割した心理的次元を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-14T16:50:26Z) - Computational Assessment of Hyperpartisanship in News Titles [55.92100606666497]
われわれはまず、超党派ニュースタイトル検出のための新しいデータセットを開発するために、人間の誘導する機械学習フレームワークを採用する。
全体的に右派メディアは比例的に超党派的なタイトルを使う傾向にある。
我々は、外国問題、政治システム、ニュースタイトルにおける過党主義を示唆する社会問題を含む3つの主要なトピックを識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-16T05:56:58Z) - 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) - 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) - Characterizing Partisan Political Narratives about COVID-19 on Twitter [2.5599656137521425]
我々はソーシャルメディア上で民主党と共和党の政治家のパンデミックを特徴づけ、比較する。
米国における政治家のツイートを分析して、トピック、フレーム、エージェントの点で対照的な物語を明らかにする。
本研究は, 両者の「深い合意」のギャップを具体的に明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-11T21:24:41Z) - Right and left, partisanship predicts (asymmetric) vulnerability to
misinformation [71.46564239895892]
我々は、Twitter上でのニュース共有行動を研究することにより、パルチザン、エコーチャンバー、およびオンライン誤情報に対する脆弱性の関係を分析する。
誤情報に対する脆弱性は、左派と右派の両方のユーザーの党派の影響を強く受けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-04T01:36:14Z) - Quantifying social organization and political polarization in online
platforms [2.66512000865131]
我々は,社会次元に沿ったオンラインコミュニティの位置を定量化する手法を開発した。
14年間に10万のコミュニティで実施されたRedditのコメント5.1Bに方法論を適用することで、マクロなコミュニティ構造がどのように組織化されているかを測定する。
Redditは2016年アメリカ合衆国大統領選挙の前後で重要な分極イベントを受けており、その後何年もの間非常に分極されたままだった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-01T17:59:40Z)
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。