論文の概要: Algorithmic Cultivation: How Social Media Feeds Shape User Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17010v1
• Date: Sat, 16 May 2026 14:14:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.417289
• Title: Algorithmic Cultivation: How Social Media Feeds Shape User Language
• Title（参考訳）: アルゴリズム栽培 : ソーシャルメディアがいかにユーザ言語を形作るか
• Authors: Olivia Pal, Agam Goyal, Eshwar Chandrasekharan, Koustuv Saha,
• Abstract要約: 我々は,アルゴリズムフィードが,ユーザの言語に測定可能な痕跡を残すオンライン環境として機能するかどうかを検討する。 ブルースキーの400万ユーザーによる2億3500万投稿の大規模時系列データセットを活用している。 アルゴリズムフィードに露出したユーザは、マッチした制御よりも、スタイリスティックな調節、セマンティックアライメント、レジスタフォーマタイゼーションが大幅に向上していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.828701779818518
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Algorithmic feeds have become primary environments for encountering information online, yet while they shape what people see, less is known about how sustained feed exposure shapes how people write. Drawing on Cultivation Theory, we examine whether algorithmic feeds function as online environments that leave measurable traces in users' language. We leverage a large-scale longitudinal dataset of 235M posts by 4M users on Bluesky, and conduct a quasi-experimental study matching an initial pool of 368,513 users exposed to one of three feeds -- News, Science, and Blacksky -- with a pool of 2,001,915 active control users who did not engage with any of these feeds. We examine linguistic evolution across three dimensions: lexico-semantics, psycholinguistics, and topics. We find that users exposed to these feeds show significantly greater stylistic accommodation, semantic alignment, and register formalization than matched controls. These effects vary markedly by feed identity -- Blacksky produces the deepest psycholinguistic restructuring, with significant shifts in cognitive processing, affective expression, and pronoun use, while News and Science effects are largely confined to register and topical focus. Regression models reveal that reposting is the most consistent predictor of linguistic convergence across all feeds, whereas posting and bookmarking show feed-dependent effects, with effects differing more than fourfold across feeds. Our work extends Cultivation Theory beyond belief formation to linguistic behavior, demonstrating that feeds function as persistent linguistic environments that gradually shape what and how users write online. Our work has implications for studying algorithmic influence, online identity formation, and the design and governance of feed-based platforms that mediate online interactions.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムによるフィードは、オンラインで情報に出会うための主要な環境となっているが、人々が見ているものを形作る一方で、持続的なフィードの露出がいかに人々が書くかを知ることは少ない。 栽培理論に基づいて,ユーザの言語に測定可能な痕跡を残すオンライン環境として,アルゴリズムフィードが機能するかどうかを検討する。 Bluesky上の4Mユーザによる235万件の大規模な時系列データセットを活用し、News、Science、Blackskyという3つのフィードのうちの1つに露出する368,513人のユーザの初期プールと、これらのフィードに関わらない2,001,915人のアクティブコントロールユーザとの準実験を実施しています。 本稿では,3次元にわたる言語進化,すなわち,語彙・意味論,心理言語学,トピックスについて検討する。 これらのフィードに露出したユーザは、マッチした制御よりも、スタイリスティックな調節、セマンティックアライメント、レジスタフォーマタイゼーションが大幅に向上していることが判明した。 ブラックスキーは認知処理、感情表現、代名詞の使用に大きな変化があり、ニューズ・アンド・サイエンス・エフェクトは、主に登録とトピックの焦点に限られている。 回帰モデルでは、再投稿はすべてのフィードにまたがる言語収束の最も一貫した予測因子であり、一方、投稿とブックマークはフィード依存効果を示し、フィード全体では4倍以上の差がある。 我々の研究は、信仰形成から言語行動への超越した教養理論を拡張し、フィードが、ユーザがオンラインで何を、どのように書くかを徐々に形作る永続的な言語環境として機能することを実証している。 我々の研究は、アルゴリズムの影響、オンラインアイデンティティ形成、およびオンラインインタラクションを仲介するフィードベースのプラットフォームの設計とガバナンスに関する研究に影響を及ぼす。

関連論文リスト

• Who and What? Using Linguistic Features and Annotator Characteristics to Analyze Annotation Variation [11.220035519005833]
  有害な言語検出のための4つの参照データセットの大規模解析を行った。 我々は,アノテータの特徴,項目の言語的特性,およびそれらの相互作用を統計的に情報を得た画像にまとめる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-07T14:18:54Z)
• When Large Language Models Do Not Work: Online Incivility Prediction through Graph Neural Networks [3.353377687171614]
  本稿では,英語ウィキペディアコミュニティ内での3種類の非現実行動を検出するためのグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。 我々のモデルは、各ユーザコメントをノードとして表現し、エッジを定義するコメント間のテキスト的類似性を持つ。 また,情報収集時のノイズ・トポロジ的特徴を適応的にバランスさせる動的アテンション機構を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-08T16:22:40Z)
• Mind the Gap: Linguistic Divergence and Adaptation Strategies in Human-LLM Assistant vs. Human-Human Interactions [14.21024646209994]
  大規模言語モデル(LLM)は、顧客向けアプリケーションにますます多くデプロイされている。 本研究は,2つの設定間でのユーザ言語の文法的流布度,丁寧さ,語彙的多様性に有意な差異が認められた。 打上げ後の通信スタイルの変更に対する堅牢性を高めるために,我々は2つの戦略を実験した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-03T00:45:37Z)
• Operational Validation of Large-Language-Model Agent Social Simulation: Evidence from Voat v/technology [59.63189507373199]
  私たちは、2014年から2020年にかけて活動しているRedditのようなオルタナティブなニュースアグリゲータとディスカッションプラットフォームであるVoatをモデルとした技術コミュニティシミュレーションを構築しました。 YSocialフレームワークを使用して、Voatの共有URLからサンプリングされた技術リンクの固定カタログでシミュレーションをシードする。 エージェントは、リンクとテキストの投稿、スレッド化された返信、日々のアクティビティサイクルのためのプラットフォームルールの下で投稿、返信、反応を生成する。 結果は、よく知られたオンライン規則性を示す: 類似の活動リズム、ヘビーテール参加、疎低クラスタリング相互作用ネットワーク、コア周辺構造、Voatとのトピックアライメント、高毒性
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-29T16:06:27Z)
• The Evolution of Language in Social Media Comments [37.69303106863453]
  本研究では,34年間のユーザコメントの言語的特徴について検討し,その複雑さと時間的変化に着目した。 8つのプラットフォームとトピックから約3億の英文コメントのデータセットを利用する。 本研究は, テキスト長のほぼ普遍的な減少, 語彙の豊かさの低下, 反復性の低下を特徴とするソーシャルメディアプラットフォームとトピック間の複雑性パターンの整合性を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T12:03:30Z)
• Decoding the Silent Majority: Inducing Belief Augmented Social Graph with Large Language Model for Response Forecasting [74.68371461260946]
  SocialSenseは、既存のソーシャルネットワーク上に信念中心のグラフを誘導するフレームワークであり、グラフベースの伝播によって社会的ダイナミクスを捉える。 本手法は,ゼロショット設定と教師あり設定の両方に対する実験的な評価において,既存の最先端技術を超えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T06:17:02Z)
• Visual Grounding Helps Learn Word Meanings in Low-Data Regimes [47.7950860342515]
  現代のニューラル言語モデル(LM)は、人間の文の生成と理解をモデル化するための強力なツールである。 しかし、これらの結果を得るためには、LMは明らかに非人間的な方法で訓練されなければならない。 より自然主義的に訓練されたモデルは、より人間らしい言語学習を示すのか? 本稿では,言語習得における重要なサブタスクである単語学習の文脈において,この問題を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T03:33:36Z)
• Countering Malicious Content Moderation Evasion in Online Social Networks: Simulation and Detection of Word Camouflage [64.78260098263489]
  ツイストとカモフラージュキーワードは、プラットフォームコンテンツモデレーションシステムを回避する最もよく使われるテクニックである。 本稿では,コンテンツ回避の新たな手法をシミュレートし,検出する多言語ツールを開発することにより,悪意ある情報に対する対処に大きく貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-27T16:08:49Z)
• A New Generation of Perspective API: Efficient Multilingual Character-level Transformers [66.9176610388952]
  Google JigsawのAspective APIの次期バージョンの基礎を提示する。 このアプローチの中心は、単一の多言語トークンフリーなCharformerモデルである。 静的な語彙を強制することで、さまざまな設定で柔軟性が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T20:55:31Z)
• Sentiment analysis in tweets: an assessment study from classical to modern text representation models [59.107260266206445]
  Twitterで公開された短いテキストは、豊富な情報源として大きな注目を集めている。 非公式な言語スタイルや騒々しい言語スタイルといったそれらの固有の特徴は、多くの自然言語処理(NLP)タスクに挑戦し続けている。 本研究では,22データセットの豊富なコレクションを用いて,ツイートに表される感情を識別する既存言語モデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-29T21:05:28Z)

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。