論文の概要: Crisis-induced differences in attention towards Ukraine in Twitter 2008-2023

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17899v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 16:31:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-19 18:32:57.822664
• Title: Crisis-induced differences in attention towards Ukraine in Twitter 2008-2023
• Title（参考訳）: 危機によるウクライナに対する関心の相違 : 2008-2023年のTwitter
• Authors: Mark Mets, Maximilian Schich, Peter Sheridan Dodds,
• Abstract要約: この記事では2008年から2023年までの28の言語で、Twitterの"ウクライナ"に注意を向けたマッピングによってギャップを埋める。 ローカル、メソ、グローバルなスケールに注意を向けることで、我々のアプローチは言語間の相対バイアスを比較する汎用的なツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5134222224728978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aggression against Ukraine has drawn widespread international attention, particularly in the wake of the two Russian invasions into Ukrainian territory in 2014 and 2022. Although previous studies have examined social-media dynamics around these events, a comparative longitudinal data-driven view across languages is still missing. This article fills this gap by mapping added attention to "Ukraine" on Twitter in 28 languages from 2008 to 2023, using a deceptively simple DNA microarray-inspired cartography of log over-expression relative to each language's baseline frequency. This macro-scale visualization makes familiar events stand out while uncovering subtler patterns beyond the cognitive reach of any single-language saudience. Most strikingly, two nearly non-overlapping language clusters emerge, one peaking around 2014 and the other around 2022 with distinct onset and decay profiles that mirror national readiness (or reluctance) to support Ukraine. By capturing attention at local, meso, and global scales, our approach offers a versatile tool for comparing relative bias across languages, user subgroups, platforms, or even historical print corpora. Ultimately, our cartographic approach reveals a troubling asymmetry: while publicly accessible data allows for an approximation of global attention patterns, the complete and unfiltered view remains largely hidden behind the closed, proprietary algorithms of major social media platforms, granting a far more comprehensive access to understanding global information flows.
• Abstract（参考訳）: ウクライナに対する攻撃は、特に2014年と2022年にロシアがウクライナ領に侵攻したことを受けて、国際的な注目を集めている。 過去の研究では、これらの事象に関する社会・メディアのダイナミクスについて検討されてきたが、言語間の相対的な縦断的なデータ駆動の視点はいまだに欠落している。 この記事では、2008年から2023年までの28の言語でTwitterの"ウクライナ"に注意を向けたマッピングによって、このギャップを埋める。 このマクロスケールの可視化は、単一言語の聴覚の認知範囲を超えた微妙なパターンを発見しながら、よく知られたイベントを際立たせる。 ひとつは2014年頃にピークを迎え、もうひとつは2022年頃に、ウクライナを支援するための国家的準備(またはレラクタンス)を反映した、異なる開始と崩壊のプロファイルを持つ。 ローカル、メソ、グローバルなスケールに注意を向けることで、我々のアプローチは言語、ユーザサブグループ、プラットフォーム、さらには歴史的な印刷コーパスの相対バイアスを比較する汎用的なツールを提供する。 一般公開されたデータは、グローバルな注目パターンの近似を可能にするが、完全でフィルタされていないビューは、主要なソーシャルメディアプラットフォームのクローズドでプロプライエタリなアルゴリズムの背後に隠れており、グローバルな情報フローを理解するためのより包括的なアクセスを可能にしている。

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