論文の概要: Twitter and disability activism: leadership and relevant topics in the online conversation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11923v1
- Date: Wed, 12 Aug 2026 11:08:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-13 19:07:54.559985
- Title: Twitter and disability activism: leadership and relevant topics in the online conversation
- Title(参考訳): Twitterと障害者活動 : オンライン会話におけるリーダーシップと関連トピック
- Abstract要約: 本稿は、障害者国際デー前後の#disabilityハッシュタグで全ツイートをサンプルとして、Twitter上で生成された会話を分析します。
約18,000以上のツイートが分析され、GephiソフトウェアとForce Atlas 2のブルートフォースアルゴリズムを用いて作成されたグラフの重み付けエッジとして解釈された。
言及のネットワークは非常に分散しているが、Twitterはラテンアメリカの環境において一定の制度的、政治的支援を受けるアサーションの舞台となっている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The dissemination and viralization of information on social media has been widely studied from various perspectives, including that of digital activism. On the other hand, disability-related activism has conquered the online environment, thus obtaining a reach that goes beyond the offline space and generating dialogue in the digital sphere. This article analyses the conversation generated on Twitter, taking as a sample all the tweets with the #disability hashtag before and after the International Day of Persons with Disabilities. More than 18,000 tweets, containing almost as many mentions, were analysed and interpreted as the weighted edges of a graph created using Gephi software and applying the Force Atlas 2 brute force algorithm. The focus was placed on the conversational communities generated around that hashtag, their main themes and the prominent participants in them. In conclusion, although the network of mentions is very dispersed, Twitter is the setting for assertions that receive certain institutional and political support in the Latin American environment, for organisations related to the cause (such as the ONCE Foundation) and, above all, the clear predominance of female activists.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディア上の情報の拡散とバイラル化は、デジタルアクティビズムなど、様々な観点から広く研究されている。
一方、障害関連行動主義はオンライン環境を征服し、オフライン空間を超えてデジタル空間における対話を生み出す。
本稿は、障害者国際デー前後の#disabilityハッシュタグで全ツイートをサンプルとして、Twitter上で生成された会話を分析します。
約18,000以上のツイートが分析され、GephiソフトウェアとForce Atlas 2のブルートフォースアルゴリズムを用いて作成されたグラフの重み付けエッジとして解釈された。
焦点は、ハッシュタグとその主要なテーマ、そしてそれらの著名な参加者の周囲に生じる会話のコミュニティに焦点を当てた。
結論として、言及のネットワークは非常に分散しているが、Twitterはラテンアメリカの環境において特定の制度的・政治的支援を受け、その原因に関連する組織(ONCE財団など)や、とりわけ女性活動家の明確な優位性に対する主張の舞台となっている。
関連論文リスト
- Exploring Gender-Based Toxic Speech on Twitter in Context of the #MeToo
movement: A Mixed Methods Approach [2.454909090258064]
#運動は、セクシャルハラスメントや暴行を取り巻く大衆の言論を助長し、生存者に自分の話を共有させ、加害者を責任を負わせるよう促した。
本研究は、ソーシャルメディアプラットフォームであるTwitter上で、女性や男性に対する敵意の高まりという形で、潜在的にネガティブな結果をもたらす可能性を検討することを目的としている。
2017年10月から2020年1月までの間に、自身の性的虐待経験をTwitter上で公表した47.1k人以上の個人によって共有されたツイートを分析したり、運動に関する議論を行ったりすることで、運動の開始以来、男女双方に対するジェンダーベースの敵意の全体的な増加を確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-24T20:45:12Z) - Russo-Ukrainian War: Prediction and explanation of Twitter suspension [47.61306219245444]
本研究は、Twitterのサスペンション機構と、これにつながる可能性のあるユーザアカウントの共有コンテンツと機能の分析に焦点を当てる。
Twitter APIを使って、980万人のユーザーから生まれた107.7万のツイートを含むデータセットを入手しました。
この結果から、Bitcoin詐欺、スパム、広告キャンペーンに対するロシアとウクライナの紛争に関するトレンドを生かした詐欺キャンペーンが明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T08:41:02Z) - Predicting Hate Intensity of Twitter Conversation Threads [26.190359413890537]
DRAGNET++は、将来、ツイートが返信チェーンを通じてもたらす憎悪の強さを予測することを目的としている。
ツイートスレッドのセマンティックな構造と伝播構造を利用して、続く各ツイートにおけるヘイトインテンシティの低下につながるコンテキスト情報を最大化する。
DRAGNET++は最先端のすべてのベースラインを大幅に上回ることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T18:51:36Z) - What are People Talking about in #BlackLivesMatter and #StopAsianHate?
Exploring and Categorizing Twitter Topics Emerging in Online Social Movements
through the Latent Dirichlet Allocation Model [27.53788299995914]
Black Lives Matter(BLM)とStop Asian Hate(SAH)は、Twitter上で拡散した2つのソーシャルムーブメントである。
本研究では、BLMとSAHのトピックを包括的に分析するために、混合メソッドアプローチを採用する。
われわれは#blacklivesmatterと#stopasianhateハッシュタグで100万以上のツイートを収集し、それらのトピックを比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-29T17:29:40Z) - Manipulating Twitter Through Deletions [64.33261764633504]
Twitter上でのインフルエンスキャンペーンの研究は、公開APIを通じて得られたツイートから悪意のあるアクティビティを識別することに大きく依存している。
ここでは,1100万以上のアカウントによる10億以上の削除を含む,異常な削除パターンを網羅的かつ大規模に分析する。
少数のアカウントが毎日大量のツイートを削除していることがわかった。
まず、ツイートのボリューム制限が回避され、特定のアカウントが毎日2600万以上のツイートをネットワークに流すことができる。
第二に、調整されたアカウントのネットワークは、繰り返しのいいね!や、最終的に削除されるコンテンツとは違って、ランキングアルゴリズムを操作できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-25T20:07:08Z) - A Dynamic Topic Identification and Labeling Approach of COVID-19 Tweets [3.097385298197292]
新型コロナウイルスの感染拡大は、世界中の多くの人々のソーシャルメディア利用に影響している。
本稿では、新型コロナウイルスのツイートの適切なラベルで重要なトピックを動的に識別する問題を定式化し、より広範な世論を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-13T16:51:04Z) - News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。
以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。
Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T19:26:32Z) - Racism is a Virus: Anti-Asian Hate and Counterspeech in Social Media
during the COVID-19 Crisis [51.39895377836919]
新型コロナウイルスは、アジアのコミュニティをターゲットにしたソーシャルメディア上で人種差別や憎悪を引き起こしている。
我々は、Twitterのレンズを通して、反アジアヘイトスピーチの進化と普及について研究する。
私たちは、14ヶ月にわたる反アジア的憎悪と反音声のデータセットとして最大となるCOVID-HATEを作成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-25T21:58:09Z) - Privacy-Aware Recommender Systems Challenge on Twitter's Home Timeline [47.434392695347924]
ACM RecSysが主催するRecSys 2020 Challengeは、このデータセットを使用してTwitterと提携している。
本稿では,ユーザエンゲージメントを予測しようとする研究者や専門家が直面する課題について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-28T23:54:33Z) - That Message Went Viral?! Exploratory Analytics and Sentiment Analysis
into the Propagation of Tweets [0.0]
我々は100万ツイート以上のデータセットについて探索分析を行った。
我々は、最も人気のあるメッセージを特定し、複数の内因性次元でつぶやきを分析した。
私たちはいくつかの興味深いパターンを発見し、研究者や実践者が人気のあるバイラルツイートの振る舞いをよりよく理解するための新たな洞察を明らかにしました。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-21T02:38:53Z) - Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。
議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。
我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T20:00:27Z)
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。