論文の概要: AraEngage: Interpretable Linguistic Correlates of Engagement in Arabic Facebook News
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.07926v1
- Date: Thu, 05 Nov 2026 12:32:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 21:50:50.680735
- Title: AraEngage: Interpretable Linguistic Correlates of Engagement in Arabic Facebook News
- Title（参考訳）: AraEngage: アラビア語のFacebookニュースにおけるエンゲージメントの解釈可能な言語的相関
- Abstract要約: 英語で開発されたエンゲージメント機能はアラビア語に日常的に適用されるが、語彙的特徴によってアラビア語が変化している。
AraEngageは、57か国2,451ページ(2023-2024)から1万件の公開アラビア語のFacebookニュース記事のクエリ定義サンプルである。
我々はそれを用いて、どの解釈可能なアラビア指標が追従正規化エンゲージメントと関連しているかを調べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7665402410737511
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Engagement features developed for English are routinely applied to Arabic, but unvocalized Arabic changes what a lexical feature measures. We introduce AraEngage, a query-defined sample of 10,000 public Arabic Facebook news posts from 2,451 pages in 57 countries (2023-2024) that pairs engagement counts with interpretable linguistic features. We use it to examine which interpretable Arabic indicators are associated with follower-normalized engagement, and how far those associations can be trusted given publisher context, the definition of engagement, and lexical ambiguity. Religious expressions, message length, sentence length, and lexical density are the leading correlates in a Random Forest model ($R^2$ = 0.38 on a post-level split) interpreted with SHAP. Unlike English news, positive sentiment is associated with higher engagement in this Arabic news sample. Message length shows a length paradox: unadjusted raw engagement is highest for long posts, whereas the model's attributions for follower-normalized engagement favor short posts. A linguistic audit identifies why standard lexicon features are fragile in unvocalized Arabic: imperative lists contain homographs such as the form read as "express!" that is also the frequent preposition "via", hedge lists conflate the possibility marker qad + imperfect ("may") with the emphatic qad + perfect ("has indeed"), and religious lists mix devotional formulas with place names in political news. These are plausible sources of measurement error that may attenuate the near-zero associations of imperatives and hedges. All findings are observational associations with operationalized indicators. We release the derived linguistic features, engagement counts, refined lexicons, and analysis code; raw posts are not redistributed, in line with CrowdTangle terms.
- Abstract（参考訳）: 英語で開発されたエンゲージメント機能はアラビア語に日常的に適用されるが、語彙的特徴はアラビア語で変化している。
AraEngageは、57か国(2023-2024)の2,451ページから1万件の公開アラビア語のFacebookニュース記事のクエリ定義サンプルである。
我々は、どの解釈可能なアラビア指標がフォロワー正規化エンゲージメントと関連付けられているか、そしてそれらの協会が出版社の文脈、エンゲージメントの定義、語彙的あいまいさによってどの程度信頼されるかを調べるためにそれを利用する。
宗教表現, メッセージ長, 文長, 語彙密度は, SHAPで解釈されたランダムフォレストモデル(R^2$ = 0.38)における主要な相関関係である。
英語のニュースとは異なり、肯定的な感情は、このアラビア語のニュースサンプルにおける高いエンゲージメントと関連している。
メッセージの長さは、長さのパラドックスを示している: 調整されていない生のエンゲージメントは、長いポストに対して最も高いが、従順に正規化されたエンゲージメントに対するモデルの属性は短いポストを好む。
インペラティブ・リストには「via」という頻繁な前置詞である「 Express!」のような形態のホモグラフが含まれており、ヘッジ・リストは「qad + imperfect」と「qad + perfect」と、政治的ニュースの地名とを混同している。
これらは、インペラティブとヘッジのほぼゼロの関連を弱める可能性のある測定誤差源である。
すべての発見は、操作された指標と観察上の関連性である。
我々は、派生した言語特徴、エンゲージメント数、洗練された語彙、分析コードをリリースした。
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