確認されたユーザーの政治コミュニティへの影響
検証済みユーザーがX/Twitterでの政治的議論にどう影響を与えるかを探る。
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目次
今日の世界では、X/Twitterのようなソーシャルメディアプラットフォームが公共の意見や政治的な議論を形成する上で重要な役割を果たしてる。この論文では、X/Twitterの認証済みユーザーが特定のトピックに焦点を当てたコミュニティをどのように作り、影響を与えるかを探るよ、特に政治的なイベントに関して。
コミュニティの検出
コミュニティ検出とは、ユーザー同士がグループ内でより多く交流するグループを特定する方法だ。この方法は、ネットワーク内での情報の流れを理解するのに役立つし、どれだけ密接に関連しているかも示してくれる。
今回の研究では、共通の興味や信念、物語を持つ「言説コミュニティ」に注目してる。特に、一般的に公の人物である認証済みユーザーがこれらのコミュニティにどんな貢献をしてるかを見ていくよ。
データ収集
政治的な議論を分析するために、2022年のイタリアの主要な政治イベントに関するX/Twitterのデータを集めた。このデータには、大統領選挙、政治危機、総選挙などの主要なイベントに関連するツイートやその相互作用が含まれてる。
コミュニティの構造を理解する
オンラインコミュニティは、ユーザーが共通の興味や信念を持つ人をフォローし、関与する傾向があるから生まれる。特定のトピックに関する議論を分析するとき、「言説コミュニティ」は共通の言語、価値観、仮定を共有するユーザーのグループを指すんだ。
これらのコミュニティにはプラスとマイナスの両方の影響がある。一方ではサポートや知識の共有を提供するが、他方ではエコーチェンバーを形成して、メンバーが既存の信念を強化する情報しか見えなくなる危険もある。
認証済みユーザーの役割
認証済みユーザーはオンラインの議論を形成する上で重要な役割を果たす。彼らは既存のコンテンツをシェアするよりも、新しいコンテンツを作る傾向がある。つまり、議論での影響力が高く、フォロワーの意見を揺さぶることができる。
認証済みユーザーが重要なコンテンツクリエイターであるという前提のもと、この研究では彼らの関与が政治的なトピックに関連するコミュニティをどのように形成するかを分析するよ。
分析の方法
X/Twitterのコミュニティを特定するために、二段階のアプローチを使う。まず、似たようなオーディエンスを持つコンテンツクリエイターをクラスタリングする。その後、これらのクラスタにそのオーディエンスのメンバーを加える。
この方法は、認証済みユーザーの活動に焦点を当てて、コミュニティを特定するための基盤として彼らの相互作用を使う。別の方法と比較することで、ソーシャルメディアにおける政治的な議論がどのように展開されるかについて深い洞察を得ることを目指してる。
コミュニティ検出の結果
分析の結果、認証済みユーザーに基づいて特定されたコミュニティは、政治的な所属と密接に関連していることがわかった。つまり、認証済みユーザーは異なる政治グループ間の境界を明確にするのに役立ってる。
対照的に、他の広く使われているアルゴリズムは、政治的な風景を正確に表現できないかもしれないより断片的な顔を示す。
政治的議論におけるボウタイ構造
興味深い発見は、言説コミュニティがしばしばボウタイ構造を示すことだ。この構造は、中心にコンテンツクリエイターのグループがあって、そのオーディエンスがさまざまな小さなグループに分散していることを示してる。
この構造は、コンテンツクリエイターからオーディエンスへの情報の流れを理解するのに役立つ。あるユーザーが仲介役として機能し、異なるグループ間で情報がどのように広がるかに影響を与えるという考えをサポートしてる。
他のアルゴリズムとの比較
アプローチを検証するために、伝統的なコミュニティ検出アルゴリズムと結果を比較する。外部の情報源によってラベル付けされたコミュニティとの類似性を評価するために、さまざまな指標を使うよ。
結果は、私たちの方法が標準的なアルゴリズムよりも常に優れていることを示してる。これは、認証済みユーザーに焦点を当てることで、コミュニティとそのダイナミクスをより正確に表現できることを示唆してる。
政治コミュニケーションへの影響
ソーシャルメディア上のコミュニティがどのように構成されているかを理解することは、デジタル時代の政治コミュニケーションの役割を把握するために重要だ。私たちの方法で特定された明確な所属は、政治的メッセージがどのように形成され、広まるかを分析するのに役立つ。
この分析は、政治党や活動家がソーシャルメディアプラットフォームでのコミュニケーションにアプローチする方法を導くことができる。これらのコミュニティのダイナミクスを認識することで、彼らはエンゲージメントの戦略をより効果的に調整できるようになる。
結論
要するに、この研究はX/Twitterの認証済みユーザーが特に政治的な議論において言説コミュニティを形成する上で重要な役割を果たすことを示してる。焦点を絞ったコミュニティ検出方法を用いることで、ソーシャルメディアの相互作用の中で生じる複雑な構造を明らかにした。
私たちの発見は、政治的な論争における中心的な存在としてのこれらの認証済みユーザーの重要性を強調してる。これらのコミュニティ内で形成される関係は、情報の流れや公共の意見がどのように影響を受けるかをよりよく理解する助けとなる。
今後の研究の方向性
ソーシャルメディアが進化し続ける中、さらなる研究は、これらのコミュニティのダイナミクスが時間と様々なイベントに対してどのように変化するかを探るべきだ。また、認証プロセスがユーザーの可視性と影響にどのように影響を与えるかを調査することも重要だ。
ソーシャルメディアにおけるコミュニティ構造の影響を理解することで、デジタル民主主義、公共の参加、そして政治コミュニケーションの未来に関するより広範な議論に貢献できる。
この研究を続けることで、オンラインの相互作用の変化し続ける景観とそれが社会に与える影響をよりよく理解できるようになる。
タイトル: Verified authors shape X/Twitter discursive communities
概要: Community detection algorithms try to extract a mesoscale structure from the available network data, generally avoiding any explicit assumption regarding the quantity and quality of information conveyed by specific sets of edges. In this paper, we show that the core of ideological/discursive communities on X/Twitter can be effectively identified by uncovering the most informative interactions in an authors-audience bipartite network through a maximum-entropy null model. The analysis is performed considering three X/Twitter datasets related to the main political events of 2022 in Italy, using as benchmarks four state-of-the-art algorithms - three descriptive, one inferential -, and manually annotating nearly 300 verified users based on their political affiliation. In terms of information content, the communities obtained with the entropy-based algorithm are comparable to those obtained with some of the benchmarks. However, such a methodology on the authors-audience bipartite network: uses just a small sample of the available data to identify the central users of each community; returns a neater partition of the user set in just a few, easy to interpret, communities; clusters well-known political figures in a way that better matches the political alliances when compared with the benchmarks. Our results provide an important insight into online debates, highlighting that online interaction networks are mostly shaped by the activity of a small set of users who enjoy public visibility even outside social media.
著者: Stefano Guarino, Ayoub Mounim, Guido Caldarelli, Fabio Saracco
最終更新: 2024-05-08 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2405.04896
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2405.04896
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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