ドイツの2021年インスタグラム選挙キャンペーンのCTA

この研究は、2021年のドイツのインスタグラム選挙キャンペーンでのアクションを促す呼びかけ（CTA）の使い方を見てるんだ。目的は、ソーシャルメディアが有権者をどのように動員できるかを理解すること。たくさんのインスタグラムストーリーと投稿を分析して、これらのCTAがどれくらい効果的だったかを調べたよ。特定の政党が他よりも多く使ってることがわかったんだ。

#背景

ドイツでは、2021年の選挙は大事な意味を持ってた。アンゲラ・メルケルが長年の首相を辞めることになってね。CDU/CSU、SPD、緑の党、FDP、AfD、左派など、いろんな政党が参加した。インスタグラムはこれらの政党にとって人気のプラットフォームで、特に若い有権者の間でね。多くの候補者がインスタアカウントを持ってて、どのようにCTAを使ってオーディエンスとつながってるかを見たかったんだ。

#インスタグラムでの政治コミュニケーション

学者たちは、政治家がインスタグラムでどうコミュニケーションをとるかを研究していて、一般的にポジティブなメッセージに焦点を当てる傾向があることがわかってる。2021年のドイツ連邦選挙についての過去の研究でも、投稿がパーソナルブランドに合わせて作られていることが調べられてた。僕たちの研究は、投稿とストーリーの両方を分析することで、まだ十分に探求されていない分野を扱ってる。

#インスタグラムストーリーの役割

政治キャンペーンにおけるインスタグラムストーリーについての研究はまだ限られている。米国の大統領候補を対象とした研究では、キャンペーンがストーリーの可能性を十分に活用していない可能性があると示唆されている。僕たちの研究は、ドイツの選挙中にインスタグラムの投稿とストーリーでCTAがどのように使われているかを見て、このギャップを埋めることを目指している。

#政治コミュニケーションにおけるテキストマイニング

ソーシャルメディアの内容のテキスト解析にはいろんなアプローチがある。過去の研究では、過激なコンテンツの検出や政治広告の分析に焦点を当てたものがある。僕たちの研究は、インスタグラムコンテンツ内のCTAを具体的に調査して、他国の既存の研究と比較している。

#社会科学における大規模言語モデル

最近の大規模言語モデル（LLM）の進展により、テキスト分類タスクでのパフォーマンスが良いことが示されている。LLMは明確なタスクには役立つけど、より深い理解が必要な場合は注意が必要だ。僕たちの目標は、政治コンテンツ内のCTAを検出するためのLLMの能力を評価すること。

#データ収集と方法

8つの政治党と14人の主要な候補者からインスタグラムの投稿とストーリーを集めた。データ収集は選挙日の2週間前に行い、712の投稿と2,200以上のストーリーを集めたよ。投稿には、キャプション、埋め込みテキスト、ビデオの文字起こしなど、いろんな形式が含まれてた。

#アクションを促す呼びかけの定義

「アクションを促す呼びかけ」とは、読者にすぐに行動を起こさせるもので、投票したりウェブサイトを訪れたりするよう促すんだ。CTAは、情報提供、支援の動員、有権者とのインタラクションの3つのタイプに分類した。分析を簡略化するために、CTAを二項変数として扱った-存在するか、存在しないか。

#アノテーションプロセス

データセットを整えるために、4,614の文書をサンプリングしてアノテーションを行った。各文書は複数のアノテーターによってレビューされ、正確性が確保されている。アノテーター間の合意を計算して、データセットの質を確認した。

#分類アプローチ

CTAを分類するために、トランスフォーマーモデルとラングモデルの異なる方法を比較した。分析には、ドイツのBERTモデルのファインチューニングとOpenAIのモデルを使用した。両方のアプローチをテストして、選挙コンテンツ内のCTAをどれだけよく検出できるかを評価した。

#モデルの評価

分類モデルのパフォーマンスを精度や再現率といった標準的な指標を使って評価した。評価の結果、ファインチューニングしたBERTモデルが一般的に言語モデルよりもCTAを検出するのに優れていることがわかった。

#結果の概要

分析の結果、政党がインスタグラムの投稿とストーリーでCTAを使う方法に重要な違いがあることが明らかになった。たとえば、FDPと緑の党は投稿でのCTAが多かったのに対し、CDUとCSUはストーリーでより活発だった。これはソーシャルメディアでの政治メッセージングの戦略の違いを示している。

#結論

この研究は、ソーシャルメディアが政治コミュニケーションにおいて重要なツールであることを示してる。結果から、異なる政党がCTAを使って有権者とどのように関わるかについて独自の戦略を採用していることがわかった。今後の研究では、さまざまなCTAのタイプやその効果を探求することで、僕たちの研究を広げることができる。

#今後の研究の方向性

さらなる研究では、CTAの使用をより長い期間分析したり、プラットフォームごとの異なる種類のCTAを調べたりできる。また、他のLLMを使って同様のタスクでのパフォーマンスを見てみる可能性もある。

#倫理的考慮事項

公開されている情報を収集し、アノテーションでは倫理的ガイドラインに従ったよ。

#選ばれた政治家と政党の所属

このセクションでは、データ収集期間中に分析された政治家とそれぞれの政党についての概要を提供している。