論文の概要: YouTube Clips and Broad but Shallow Attention to Candidates: Evidence from the 2024 Tokyo Gubernatorial Election
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.24387v1
- Date: Sat, 17 Oct 2026 02:41:56 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-10-20 11:40:44.379273
- Title: YouTube Clips and Broad but Shallow Attention to Candidates: Evidence from the 2024 Tokyo Gubernatorial Election
- Title（参考訳）: YouTube、2024年の東京知事選で投票を控える
- Abstract要約: 2024年東京都知事選で2位となった。
我々は、9つの有力候補に関する44,331本のYouTubeビデオを分析した。
クリップビデオと注目候補の関連について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374058
- License:
- Abstract: Video-sharing platforms and social media have gained influence in election campaigns, and third-party edited videos (called kirinuki in Japanese; hereafter, "clip videos") in particular have attracted attention. In Japan, Shinji Ishimaru, previously unknown nationally, finished second in the 2024 Tokyo gubernatorial election, a result widely attributed to his popularity on YouTube. Focusing on this case, we analyzed 44,331 YouTube videos relating to the nine leading candidates, posted between July 5, 2020, and July 7, 2024. Using cumulative views and engagement data as of June 25, 2025, we examined the relationship between clip videos and the attention candidates received. Regression analyses with standard errors clustered by channel showed that Ishimaru, the most watched candidate, did not draw the most active engagement. Videos mentioning Ishimaru received about 36% fewer likes and 41% fewer comments at the same number of views, whereas some candidates with fewer views recorded higher engagement rates. Clip videos were associated with this breadth of attention. They received about 1.8 times more views but 26% fewer comments at the same number of views, and mentions of Ishimaru were associated with about 2.6 times more views among non-clip videos. The interaction between the two, however, was not significant, and understanding the prominence of Ishimaru's cumulative views requires considering both the number of clip videos about him and the views per video. These results suggest that the spread of attention through clip videos may have functioned as a broad but shallow pathway, distinct from the formation of committed support.
- Abstract（参考訳）: ビデオ共有プラットフォームやソーシャルメディアは選挙運動に影響を与えており、特にサードパーティ製編集ビデオ(キリヌキ、以下「クリップビデオ」)が注目されている。
日本では、2024年東京州知事選で2位に終わったが、YouTube上で人気を博した。
今回は、2020年7月5日から2024年7月7日まで、9つの有力候補に関する44,331本のYouTubeビデオを分析した。
2025年6月25日時点の累積ビューとエンゲージメントデータを用いて,クリップビデオと注目候補の関連性を検討した。
チャネルによってクラスタリングされた標準誤差による回帰分析の結果,最も観察された候補である石丸は,最も活発な関与を示さなかった。
石丸に言及する動画は、同数で36%、同数で41%、同数でコメントが減った。
クリップビデオは、この注目度に関係している。
視聴回数は1.8倍に上ったが、同じ視聴数でコメントが26%減った。
しかし、両者の相互作用はそれほど重要ではなく、石丸の累積的な見解の優位性を理解するためには、彼に関するクリップビデオの数とビデオ毎の視聴数の両方を考慮する必要がある。
これらの結果から,ビデオクリップによる注意の拡散は,コミット支援の形成と異なる,広いが浅い経路として機能していた可能性が示唆された。
関連論文リスト
- In Times of Crisis: An Exploratory Study of Media and Political Discourse on YouTube During the 2024 French Elections [2.456962018536084]
我々は、全国のニュースメディア、地元メディア、政治関係者が運営する74のフランスのYouTubeチャンネルから、10万以上のビデオの書き起こしとメタデータを分析した。
結果は、政治的スペクトルとメディアタイプにまたがる異なるテーマパターンを明らかにした。
ビデオゲームや自然のようなより分極性の低いテーマは、視聴比に反映される高い承認を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-19T16:40:27Z) - From Keywords to Clusters: AI-Driven Analysis of YouTube Comments to Reveal Election Issue Salience in 2024 [1.521610318673192]
移民と民主主義は、分析されたYouTubeビデオのユーザーコメントの中で最も頻繁に、一貫して解決された問題だった。
これらの結果は、選挙後の調査の結果を裏付けるだけでなく、選挙問題としてのインフレの重要性を否定するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-09T06:02:10Z) - Content and Engagement Trends in COVID-19 YouTube Videos: Evidence from the Late Pandemic [0.0]
この研究は、2023年1月から2024年10月までにYouTubeで公開された約1万本の新型コロナウイルス関連ビデオを調査した。
出版活動は一貫した平日効果を示した。
ビデオの長さのカテゴリーレベルの分析では、対照的な結果が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-02T04:49:03Z) - How candidates evoke identity and issues on TikTok [2.664168105033125]
我々は2024年の米大統領選挙の最終6ヶ月を、主要キャンペーンがTikTokをどのように利用したかを理解するために検討する。
まず、有権者がグループメンバーシップによって動機づけられる表現的(アイデンティティ)モデルについて分析する。
また、政治において攻撃が一般的であることを示す文献を反映して、候補者の攻撃頻度についても検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-26T13:27:42Z) - NTIRE 2025 Challenge on UGC Video Enhancement: Methods and Results [73.23764765210825]
本稿では,NTIRE 2025 Challenge on Video Enhancementについて概説する。
このチャレンジは、ユーザー生成した150のコンテンツビデオのセットを構築した。
参加者の目標は、このような映像の視覚的品質を向上させるアルゴリズムを開発することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-05T20:06:11Z) - Shorter Is Different: Characterizing the Dynamics of Short-Form Video Platforms [10.078299014855622]
われわれは中国最大のショートフォームビデオプラットフォームであるKuaishouの大規模データ駆動分析を行っている。
あらゆるカテゴリーでアップロードされた2億4800万本のビデオに基づいて、長大なビデオプラットフォームとの違いを識別する。
ビデオはKaishou上で複数回短縮され、興味に基づくビデオではなく、生活関連ビデオによって過剰に表現される特徴的なカテゴリー分布が示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T14:37:26Z) - HOTVCOM: Generating Buzzworthy Comments for Videos [49.39846630199698]
この研究は、中国最大のビデオコンテンツデータセットであるtextscHotVComを紹介し、94万の多様なビデオと1億1700万のコメントからなる。
また、中国語のビデオデータセット上で、視覚的、聴覚的、テキスト的データを相乗的に統合し、影響力のあるホットコンテンツを生成するtexttComHeatフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-23T16:45:13Z) - The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [50.24983453990065]
私たちは15カ国の政治指導者の220本のYouTubeビデオのサンプルをディープラーニングで処理しています。
ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での負の感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T18:32:49Z) - 3MASSIV: Multilingual, Multimodal and Multi-Aspect dataset of Social
Media Short Videos [72.69052180249598]
ソーシャルメディアプラットフォームであるMojから抽出した多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・専門的な短いビデオのデータセットである3MASSIVを提示する。
3MASSIVは、11言語で50Kのショートビデオ(平均20秒)と100Kの未ラベルビデオで構成されている。
本稿では,3MASSIVにおけるソーシャルメディアの内容がどのように動的かつ時間的であり,意味理解タスクや言語間分析に利用することができるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-28T02:47:01Z) - Ego4D: Around the World in 3,000 Hours of Egocentric Video [276.1326075259486]
Ego4Dは大規模なビデオデータセットとベンチマークスイートである。
世界中の74か国と9か国から、855人のユニークなカメラ着用者が捉えた数百のシナリオを、毎日3,025時間の動画で見ることができる。
ビデオにはオーディオ、環境の3Dメッシュ、視線、ステレオ、および/または複数のエゴセントリックカメラからの同期ビデオが添付されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-13T22:19:32Z) - Mi YouTube es Su YouTube? Analyzing the Cultures using YouTube
Thumbnails of Popular Videos [98.87558262467257]
本研究では,YouTubeのトレンド動画のサムネイルを用いて,各国の文化選好について検討した。
実験の結果、類似文化のユーザーはYouTubeで同様のビデオを見ることに興味を持っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-27T20:15:57Z)
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。