論文の概要: Multi-element Persuasion in Social Media Health Communication: Synergistic and Trade-off Effects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27350v1
- Date: Thu, 30 Apr 2026 03:01:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-01 16:31:53.891438
- Title: Multi-element Persuasion in Social Media Health Communication: Synergistic and Trade-off Effects
- Title(参考訳): ソーシャル・メディア・ヘルス・コミュニケーションにおける多要素的説得 : 相乗効果とトレードオフ効果
- Authors: Weifeng Zhang, Jipeng Tan, Mengye Yang, Yong Min,
- Abstract要約: 本研究では,ソーシャルメディア上での多要素メッセージの組み合わせについて,システムの観点から検討する。
1.8万件の健康関連Weibo投稿を用いて、繰り返し組み合わせを識別し、コミュニケーション効果との関連性を評価するためにクラスタリング分析を適用した。
その結果,複数の説得要素間の相乗効果とトレードオフによってコミュニケーションと説得効果が形成されることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8004870231784458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Health messages on social media are typically constructed through combinations of source cues, appeals, frames, and evidence, which jointly shape communication and persuasive effects. However, prior research has largely focused on single elements or simple pairwise interactions, offering insufficient insight into how multiple elements operate together in real-world digital environments. To address this gap, this study adopts a systems perspective to examine multi-element message combinations. Using 1.8 million health-related Weibo posts, we apply clustering analysis to identify recurring combinations and assess their relationships with communication effects. First, four recurring element combinations are identified: Institutional Authority, Narrative, Assertive Appeal, and Contextual Expression. These combinations function as core structures organized around two key elements. Second, stronger communication effects depend not only on core structures but also on peripheral elements aligned with these structures, with combinations of two to four peripheral elements generally showing greater advantages. Third, the optimal level of peripheral complexity varies with source influence, indicating that environmental factors condition the relationship between message combinations and communication effects. These findings show that communication and persuasive effects are shaped by synergies and trade-offs among multiple persuasive elements. Based on this, the study proposes a Core-Periphery-Environment framework to explain how message combinations generate communication effects with persuasive implications on social media. The study extends research from isolated elements to systems combinations and offers practical implications for health communication.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディア上の健康メッセージは、典型的には、コミュニケーションと説得効果を共同で形成するソースの手がかり、アピール、フレーム、エビデンスの組み合わせによって構築される。
しかし、以前の研究では、単一の要素や単純なペアの相互作用に主に焦点を合わせており、現実世界のデジタル環境で複数の要素がどのように連携するかについての洞察が不十分である。
このギャップに対処するために,本研究では,多要素メッセージの組み合わせを調べるシステム視点を採用する。
1.8万件の健康関連Weibo投稿を用いて、繰り返し組み合わせを識別し、コミュニケーション効果との関連性を評価するためにクラスタリング分析を適用した。
第一に、4つの反復的要素の組み合わせが識別される:制度的権威、物語的魅力、経験的魅力、文脈的表現。
これらの組み合わせは、2つのキー要素を中心に構成されたコア構造として機能する。
第二に、より強力な通信効果は、コア構造だけでなく、これらの構造に沿った周辺要素にも依存する。
第三に、環境要因がメッセージの組み合わせとコミュニケーション効果の関係を条件にしていることを示す。
これらの結果は,複数の説得要素間の相乗効果とトレードオフによってコミュニケーションと説得効果が形成されることを示している。
そこで本研究では,メッセージの組み合わせがソーシャルメディア上での説得的含意とコミュニケーション効果をいかに生み出すかを説明するための,コア周辺環境フレームワークを提案する。
この研究は、孤立した要素からシステムの組み合わせまでの研究を拡張し、健康コミュニケーションに実践的な意味を与える。
関連論文リスト
- Cross-modality Force and Language Embeddings for Natural Human-Robot Communication [2.1428585011874293]
本稿では,単語や力のプロファイルを統一的に埋め込むための枠組みを提案する。
言語と物理的力プロファイルは全く異なると考えられるが、これら2つは統一された潜在空間に埋め込むことができる。
この潜伏空間では、力プロファイルと単語が互いに補足し、b)個々の効果を統合し、c)交換可能な方法で置換することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T23:32:45Z) - Re-mine, Learn and Reason: Exploring the Cross-modal Semantic
Correlations for Language-guided HOI detection [57.13665112065285]
ヒューマンオブジェクトインタラクション(HOI)検出は、コンピュータビジョンの課題である。
本稿では,構造化テキスト知識を組み込んだHOI検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T14:20:52Z) - Knowledge-Enhanced Hierarchical Information Correlation Learning for
Multi-Modal Rumor Detection [82.94413676131545]
マルチモーダルなうわさ検出のための知識強化型階層型情報相関学習手法(KhiCL)を提案する。
KhiCLは異質な一様性特徴を共通特徴空間に伝達するために、クロスモーダルな関節辞書を利用する。
画像やテキストから視覚的およびテキスト的実体を抽出し、知識関連推論戦略を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-28T06:08:20Z) - Collective Relational Inference for learning heterogeneous interactions [8.215734914005845]
本稿では,従来の手法と比較して2つの特徴を持つ関係推論の確率的手法を提案する。
提案手法を複数のベンチマークデータセットで評価し,既存の手法よりも精度良く対話型を推定できることを実証した。
全体として、提案モデルはデータ効率が高く、より小さなシステムで訓練された場合、大規模システムに対して一般化可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-30T19:45:04Z) - Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A
Survey [71.43956423427397]
本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。
この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。
もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T13:37:57Z) - E-ffective: A Visual Analytic System for Exploring the Emotion and
Effectiveness of Inspirational Speeches [57.279044079196105]
E-ffective(エフェクティブ)は、音声の専門家や初心者が、音声要因の役割と効果的な音声への貢献の両方を分析することのできる視覚分析システムである。
E-spiral(音声の感情の変化を視覚的にコンパクトに表現する)とE-script(音声コンテンツを主要な音声配信情報に結びつける)の2つの新しい可視化技術がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T06:14:27Z) - Context-Aware Interaction Network for Question Matching [51.76812857301819]
本研究では,二つのシーケンスを整合させ,それらの意味関係を推定する文脈認識インタラクションネットワーク(coin)を提案する。
具体的には,(1)コンテキスト情報を効果的に統合するためのコンテキスト対応のクロスアテンション機構,(2)整列表現を柔軟に補間するゲート融合層を備える。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-17T05:03:56Z)
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。