論文の概要: Job Satisfaction Through the Lens of Social Media: Rural--Urban Patterns in the U.S

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05144v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 17:08:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.755193
• Title: Job Satisfaction Through the Lens of Social Media: Rural--Urban Patterns in the U.S
• Title（参考訳）: ソーシャル・メディアのレンズを通しての雇用満足感--米国における農村パターン-
• Authors: Stefano M Iacus, Giuseppe Porro,
• Abstract要約: 我々は,260億のジオレファレンスツイートに微調整された大言語モデルを適用することで構築された,米国の仕事満足度に関する,新たな大規模ソーシャルメディアベースの尺度を分析した。 物流レグレッションは、田園部が都市部よりも雇用満足感が低いことを一貫して報告していることを示しているが、この差は労働市場が厳しい場合に減少する。 都市部と都市部の所得格差の拡大とは対照的に、失業率が低いときに知覚される仕事の質は収束し、労働市場は収入のみでなく、空間的不平等を主観的な労働関係の幸福に導くことを示唆している。
• 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: We analyze a novel large-scale social-media-based measure of U.S. job satisfaction, constructed by applying a fine-tuned large language model to 2.6 billion georeferenced tweets, and link it to county-level labor market conditions (2013-2023). Logistic regressions show that rural counties consistently report lower job satisfaction sentiment than urban ones, but this gap decreases under tight labor markets. In contrast to widening rural-urban income disparities, perceived job quality converges when unemployment is low, suggesting that labor market slack, not income alone, drives spatial inequality in subjective work-related well-being.
• Abstract（参考訳）: 我々は,260億のジオレファレンスツイートに微調整された大言語モデルを適用し,郡レベルの労働市場条件(2013-2023)にリンクすることで,米国の雇用満足度を定量的に分析した。 物流レグレッションは、田園部が都市部よりも雇用満足感が低いことを一貫して報告していることを示しているが、この差は労働市場が厳しい場合に減少する。 都市部と都市部の所得格差の拡大とは対照的に、失業率が低いときに知覚される仕事の質は収束し、労働市場は収入のみでなく、空間的不平等を主観的な労働関係の幸福に導くことを示唆している。

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