論文の概要: Dynamics in Search Engine Query Suggestions for European Politicians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05081v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 16:27:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.275555
• Title: Dynamics in Search Engine Query Suggestions for European Politicians
• Title（参考訳）: 欧州の政治家に対する検索エンジンクエリのダイナミクス
• Authors: Franziska Pradel, Fabian Haak,
• Abstract要約: 欧米の政治家に対してGoogle検索クエリーの提案を体系的に分析する。 質問提案は、政治家の出身国、政治家が超国家的役割を担っている時、および女性政治家にとって、時間とともに安定していないことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5397834466394758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Search engines are commonly used for online political information seeking. Yet, it remains unclear how search query suggestions for political searches that reflect the latent interest of internet users vary across countries and over time. We provide a systematic analysis of Google search engine query suggestions for European and national politicians. Using an original dataset of search query suggestions for European politicians collected in ten countries, we find that query suggestions are less stable over time in politicians' countries of origin, when the politicians hold a supranational role, and for female politicians. Moreover, query suggestions for political leaders and male politicians are more similar across countries. We conclude by discussing possible future directions for studying information search about European politicians in online search.
• Abstract（参考訳）: 検索エンジンは、オンラインの政治情報検索によく使われている。 しかし、インターネット利用者の関心を反映した政治的検索に対する検索クエリの提案が、国や時代によってどのように異なるかは、いまだに不明である。 欧米の政治家に対してGoogle検索クエリーの提案を体系的に分析する。 10か国で収集された欧州の政治家に対する検索クエリ提案のデータセットを用いて、政治家が超国家的役割を担い、女性政治家に対してクエリ提案が時間とともに安定していないことを発見した。 さらに、政治指導者や男性政治家に対する質問提案は、各国でより類似している。 我々は,オンライン検索における欧州の政治家に関する情報検索の今後の方向性について論じる。

関連論文リスト

• Search engines in polarized media environment: Auditing political information curation on Google and Bing prior to 2024 US elections [0.0]
  われわれは2024年の大統領選挙に先立ち、西欧最大の検索エンジンであるGoogleとBingを監査した。 以上の結果から,両検索エンジンが左派メディアソースを優先する傾向にあり,検索結果のイデオロギー的スラントの範囲は,民主党と共和党の問合せによって異なることが示唆された。 また, 位置および時間に基づく要因が有機検索に与える影響を限定的に観察する一方, インターフェース要素の追加は時間や特定の米国状態よりも不安定であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T18:18:03Z)
• Political-LLM: Large Language Models in Political Science [159.95299889946637]
  大規模言語モデル(LLM)は、政治科学のタスクで広く採用されている。 政治LLMは、LLMを計算政治科学に統合する包括的な理解を促進することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T08:47:50Z)
• Investigating Bias in Political Search Query Suggestions by Relative Comparison with LLMs [1.5356574175312299]
  検索クエリの提案のバイアスは、バイアスされた検索結果に露出し、意見の形成に影響を与える可能性がある。 我々は、英語の検索クエリー提案において、バイアスを特定し定量化するために、多段階のアプローチを用いる。 われわれのアプローチを米国の政治ニュース分野に適用し、GoogleとBingの偏見を比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T12:40:38Z)
• On the Use of Proxies in Political Ad Targeting [49.61009579554272]
  我々は、主要な政治広告主がプロキシ属性をターゲットとして緩和を回避したことを示す。 本研究は政治広告の規制に関する議論に重要な意味を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:15:13Z)
• Novelty in news search: a longitudinal study of the 2020 US elections [62.997667081978825]
  我々は、トップニュース検索結果に現れる新しい項目を測定するノベルティを解析する。 トピックや安定したクエリに比べて,選挙関連クエリに新たな項目が出現する傾向にある。 このような不均衡は、選挙期間中のニュース検索における政治候補者の可視性に影響を与えると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T08:42:37Z)
• Personalization of Web Search During the 2020 US Elections [0.0]
  本稿では,ユーザ特性と行動が検索結果に与える影響について,政治的に関係のある文脈で検討する。 私たちは、25の都市にランダムに配置されている150人の合成インターネットユーザーを編成しました。 これらのユーザーは、閲覧好みや政治的イデオロギーが異なるため、現実的な閲覧履歴や検索履歴を構築することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T11:18:56Z)
• 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)
• Searching for Representation: A sociotechnical audit of googling for members of U.S. Congress [2.4366811507669124]
  トップのGoogle検索結果の10%は、カリフォルニア州の議員を特定するために検索を利用する情報検索者を誤解させる可能性が高い。 誤解を招く結果の70%は、有機検索結果の上の特徴的スニペットに現れる。 特定された要因には、Googleがウィキペディアに大きく依存していること、権威の欠如、マシンパーサブル、地理的な位置に基づく選出された役人の身元に関する高精度なデータ、検索エンジンの未特定クエリの扱いなどがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T23:13:02Z)
• The Matter of Chance: Auditing Web Search Results Related to the 2020 U.S. Presidential Primary Elections Across Six Search Engines [68.8204255655161]
  私たちは、Google、Baidu、Bing、DuckDuckGo、Yahoo、Yandexの"US Election"、"Donald trump"、"Joe Biden"、"bernie Sanders"の検索結果を調べます。 その結果, 検索エンジン間の検索結果と, エージェント間の検索結果の相違が有意な差があることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T11:18:19Z)
• On the Social and Technical Challenges of Web Search Autosuggestion Moderation [118.47867428272878]
  自動提案は通常、検索ログと文書表現のコーパスに基づいてトレーニングされた機械学習(ML)システムによって生成される。 現在の検索エンジンは、このような問題のある提案を抑えるのに、ますます熟練している。 問題のある提案のいくつかの側面、パイプラインに沿った困難な問題、そしてWeb検索を超えたアプリケーションの増加になぜ私たちの議論が適用されるのかについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T19:22:00Z)

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。