論文の概要: Opinion Dynamics Models for Sentiment Evolution in Weibo Blogs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15303v1
- Date: Wed, 19 Nov 2025 10:13:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.749717
- Title: Opinion Dynamics Models for Sentiment Evolution in Weibo Blogs
- Title（参考訳）: 微博ブログにおける感性進化のためのオピニオンダイナミクスモデル
- Authors: Yulong He, Anton V. Proskurnikov, Artem Sedakov,
- Abstract要約: われわれは影響力のあるテック系ブログのWeiboを6ヶ月にわたって追跡し、テキストによるフィードバックからフォロワーの感情を定量化した。
感情トラジェクトリは、反復的平均化の原則に従っている。
推測された影響構造は、ホモフィリーから生じる可能性のあるブログ間の相互依存を明らかにしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4087148947930634
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Online social media platforms enable influencers to distribute content and quickly capture audience reactions, significantly shaping their promotional strategies and advertising agreements. Understanding how sentiment dynamics and emotional contagion unfold among followers is vital for influencers and marketers, as these processes shape engagement, brand perception, and purchasing behavior. While sentiment analysis tools effectively track sentiment fluctuations, dynamical models explaining their evolution remain limited, often neglecting network structures and interactions both among blogs and between their topic-focused follower groups. In this study, we tracked influential tech-focused Weibo bloggers over six months, quantifying follower sentiment from text-mined feedback. By treating each blogger's audience as a single "macro-agent", we find that sentiment trajectories follow the principle of iterative averaging -- a foundational mechanism in many dynamical models of opinion formation, a theoretical framework at the intersection of social network analysis and dynamical systems theory. The sentiment evolution aligns closely with opinion-dynamics models, particularly modified versions of the classical French-DeGroot model that incorporate delayed perception and distinguish between expressed and private opinions. The inferred influence structures reveal interdependencies among blogs that may arise from homophily, whereby emotionally similar users subscribe to the same blogs and collectively shape the shared sentiment expressed within these communities.
- Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルメディアプラットフォームは、インフルエンサーがコンテンツを配信し、聴衆の反応を素早く捉え、プロモーション戦略と広告契約を著しく形成することができる。
感情のダイナミクスや感情の伝染がフォロワーの間でどのように広がるかを理解することは、インフルエンサーやマーケッターにとって不可欠である。
感情分析ツールは感情の変動を効果的に追跡するが、その進化を説明する動的モデルは限定的であり、しばしばブログとトピックに焦点を当てたフォロワーグループ間のネットワーク構造や相互作用を無視している。
本研究では、テク系ブログのWeiboブロガーを6ヶ月にわたって追跡し、テキストマイニングによるフィードバックからフォロワーの感情を定量化した。
各ブロガーのオーディエンスを1つの「マクロエージェント」として扱うことで、感情軌跡は、多くの動的意見形成モデルにおける基礎的なメカニズムである反復平均化(英語版)の原則に従い、ソーシャルネットワーク分析と動的システム理論の交差における理論的枠組みであることがわかった。
感情の進化は意見力学モデル、特に遅延認識と表現された意見と私的意見の区別を含む古典的フレンチ=デグルートモデルの修正版と密接に一致している。
推定された影響構造は、ホモフィリーから生じる可能性のあるブログ間の相互依存性を明らかにし、感情的に類似したユーザーが同じブログを購読し、これらのコミュニティ内で表現される共有感情を集合的に形成する。
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