論文の概要: Refugees of the Digital Space: Platform Migration from TikTok to RedNote

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18894v1
• Date: Sun, 19 Oct 2025 05:00:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:14.215279
• Title: Refugees of the Digital Space: Platform Migration from TikTok to RedNote
• Title（参考訳）: デジタル空間の難民:TikTokからRedNoteへのプラットフォーム移行
• Authors: Ziyue Feng, Tianjia Dong, Zheya Lei,
• Abstract要約: アメリカ合衆国政府は全国的にTikTokを禁止し、多くのアメリカ人ユーザーが代替プラットフォームに移行した。 本稿では、これらのデジタル移民が、異文化間プラットフォーム環境をいかにナビゲートするかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.328849215741724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In January 2025, the U.S. government enacted a nationwide ban on TikTok, prompting a wave of American users -- self-identified as ``TikTok Refugees'' -- to migrate to alternative platforms, particularly the Chinese social media app RedNote (Xiaohongshu). This paper examines how these digital migrants navigate cross-cultural platform environments and develop adaptive communicative strategies under algorithmic governance. Drawing on a multi-method framework, the study analyzes temporal posting patterns, influence dynamics, thematic preferences, and sentiment-weighted topic expressions across three distinct migration phases: Pre-Ban, Refugee Surge, and Stabilization. An entropy-weighted influence score was used to classify users into high- and low-influence groups, enabling comparative analysis of content strategies. Findings reveal that while dominant topics remained relatively stable over time (e.g., self-expression, lifestyle, and creativity), high-influence users were more likely to engage in culturally resonant or commercially strategic content. Additionally, political discourse was not avoided, but selectively activated as a point of transnational engagement. Emotionally, high-influence users tended to express more positive affect in culturally connective topics, while low-influence users showed stronger emotional intensity in personal narratives. These findings suggest that cross-cultural platform migration is shaped not only by structural affordances but also by users' differential capacities to adapt, perform, and maintain visibility. The study contributes to literature on platform society, affective publics, and user agency in transnational digital environments.
• Abstract（参考訳）: 2025年1月、米国政府はTikTokを全国的に禁止し、「TikTok Refugees」と自称するアメリカ人ユーザーを、代替プラットフォーム、特に中国のソーシャルメディアアプリRedNote(Xiaohongshu)に移行するよう促した。 本稿では、これらのデジタル移民が、異文化間のプラットフォーム環境をどうナビゲートし、アルゴリズムガバナンスの下で適応的なコミュニケーション戦略を開発するかを検討する。 マルチメソッドフレームワークをベースとしたこの研究は,3つの異なる移行フェーズ – Pre-Ban,Refugee Surge, Stabilization – の時間的ポストパターン,影響ダイナミクス,テーマ的嗜好,感情重み付けされたトピック表現を分析した。 エントロピー重み付きインフルエンススコアは、利用者を高影響群と低影響群に分類し、コンテンツ戦略の比較分析を可能にした。 その結果、支配的なトピックは時間とともに比較的安定していたが(例えば、自己表現、ライフスタイル、クリエイティビティ)、高い影響力を持つユーザは、文化的に共鳴的あるいは商業的に戦略的コンテンツに従事する傾向があった。 さらに、政治的議論は避けられず、国際的関与の要点として選択的に活性化された。 感情的には、高影響ユーザは文化的に結びついたトピックにより肯定的な影響を示す傾向があり、低影響のユーザは個人の物語に強い感情的な強さを示す傾向にあった。 これらの結果から, 異文化間プラットフォーム移行は, 構造的余裕だけでなく, 適応, 実行, 可視性を維持するためのユーザの相違能力によっても形成されていることが示唆された。 この研究は、国際デジタル環境におけるプラットフォーム社会、情緒的な大衆、およびユーザーエージェンシーに関する文献に貢献する。

関連論文リスト

• Latent Topic Synthesis: Leveraging LLMs for Electoral Ad Analysis [51.95395936342771]
  ラベルなしコーパスから解釈可能なトピック分類を自動生成するエンドツーエンドフレームワークを提案する。 われわれはこの枠組みを、2024年アメリカ合衆国大統領選挙の1ヶ月前のMeta政治広告の大規模なコーパスに適用する。 提案手法は,潜在談話構造を明らかにし,意味的に豊かなトピックラベルを合成し,モラル・フレーミングの次元でトピックを注釈する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-16T20:30:20Z)
• Rejection or Inclusion in the Emotion-Identity Dynamics of TikTok Refugees on RedNote [20.87350224458745]
  本研究では、中国人利用者と自己識別された「ティクトック難民」との異文化交流について検討する。 1,862の投稿と403,054のコメントのデータセットに基づいて、大きな言語モデルベースの感情分類とBERTベースのトピックモデリングを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-19T13:38:33Z)
• Discipline and Resistance: The Construction of a Digital Home for TikTok Refugees on Xiaohongshu [0.7499722271664147]
  この研究は、TikTokが米国で禁止されそうになった後、TikTok難民がXiaohongshuにどのように移動したかを調べる。 フーコーのヘテロトピアの概念を利用して、Xiaohongshuが異文化間の議論の危機的場所になったことを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-19T03:47:55Z)
• Ideological Fragmentation of the Social Media Ecosystem: From echo chambers to echo platforms [39.58317527488534]
  我々は、2020年の米大統領選挙に関連する1億1700万の投稿を9つのソーシャルメディアプラットフォームから分析する。 以上の結果から, 生態系におけるプラットフォーム中心性において, プラットフォーム間の大きな違いが明らかとなった。 これらの結果は、ソーシャルメディアの風景の断片化と分極を形作る重要な次元を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T18:45:03Z)
• Decoding the Silent Majority: Inducing Belief Augmented Social Graph with Large Language Model for Response Forecasting [74.68371461260946]
  SocialSenseは、既存のソーシャルネットワーク上に信念中心のグラフを誘導するフレームワークであり、グラフベースの伝播によって社会的ダイナミクスを捉える。 本手法は,ゼロショット設定と教師あり設定の両方に対する実験的な評価において,既存の最先端技術を超えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T06:17:02Z)
• 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)
• 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)

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。