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政治的ディスコースにおけるソーシャルメディアと倫理観

ソーシャルメディアが道徳や政治問題についての議論をどう形作っているかを調べる。

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道徳的価値観とソーシャルメ道徳的価値観とソーシャルメディアの動態分析する。オンラインの政治討論における道徳の役割を
目次

ソーシャルメディアは人々のコミュニケーションの仕方を変えたよね。特に重要なイベントの時に、さまざまなトピックについて話し合うための人気のプラットフォームになってる。最近では、政治問題、健康政策、社会運動なんかを巡って多くの熱い議論が行われてるよ。COVID-19パンデミックやBlack Lives Matterみたいな社会運動が、これらの議論をさらに激化させたんだ。この文章では、ソーシャルメディアが人々の道徳的価値観をどう映し出してるか、そしてこれらの価値観がさまざまなトピックにどう影響してるかを探っていくよ。

ソーシャルメディアの役割

人々はソーシャルメディアを使って意見、ニュース、個人的な体験を共有してる。このプラットフォームは、自分の考えを声に出したり、似たような考えや興味を持つ人たちとつながるための大切なツールになってるよ。公の感情を表現したり、物議を醸す問題に関する物語を形成するための重要な手段でもあるんだ。道徳についての議論の仕方は、公の認識に大きな影響を与えることがある。

道徳基盤理論

これらの議論を考える一つの方法は、道徳基盤理論(MFT)を通して見ることだ。この理論は、人間には推論や行動を導くいくつかの道徳的基盤があることを示唆してる。これらの基盤は、人々が道徳的判断をどう形成し、なぜさまざまな政治的立場を支持するのかを説明する助けになるんだ。

MFTは、議論を形作るいくつかの重要な道徳的フレームを特定してる:

  • ケア vs. ハーム:他者を守ることの重要性に焦点を当てて、思いやりを提供するフレーム。
  • 忠誠 vs. 裏切り:家族や国など、グループに対する忠誠の重要性を強調するフレーム。
  • 権威 vs. 反逆:伝統や権威ある構造への敬意を強調するフレーム。
  • 純粋さ vs. 陋劣:清潔さや道徳的完全性のアイデアを扱うフレーム。
  • 公平 vs. 不正:正義や平等の概念に関連するフレーム。
  • 自由 vs. 抑圧:個人の自由の重要性と抑圧の危険性を強調するフレーム。

人々はこれらの道徳的フレームに基づいて、さまざまな問題に対する支持や反対を表明することが多い。これらのフレームを理解することで、ソーシャルメディアでの政治的議論のダイナミクスを理解する手助けになるんだ。

ソーシャルメディアの感情分析

道徳的価値観がソーシャルメディアの議論にどう影響するかを理解するために、研究者たちは特定のトピックに関連したツイートや投稿の感情を分析するツールを開発してる。感情分析は、人々が特定の問題に対して支持や反対を表現しているかを、使われている言葉から判断するのに役立つよ。

例えば、「政府は私たちを守るために自宅待機ルールを強制すべきだ」というツイートはケアの道徳フレームを反映していて、健康政策への支持を示してる。逆に、「私たちは自分の選択を自由にできるべきで、政府に何をすべきか指示されるべきじゃない」というツイートは自由の道徳フレームを伝えていて、同じ政策への反対を表明してる。これらのツイートの感情を分析することで、研究者はパターンを特定し、異なる道徳的フレームが公の意見にどう影響するかを理解できるんだ。

COVID-19パンデミックの影響

COVID-19パンデミックは、人々が健康や安全についてコミュニケーションする方法を大きく変えたよ。パンデミックの間、自宅待機命令や公衆衛生対策についての議論がソーシャルメディアで広まった。人々はツイートや投稿を通じて意見や懸念、個人的な体験を共有してたんだ。これらの表現はしばしば、彼らの価値観を反映した道徳的感情で満ちてたよ。

一部のユーザーは、他者へのケアやコミュニティ保護の必要性に関連する道徳的価値観を使ってツイートしてた一方、他のユーザーは自由に関連する道徳的価値観を使って制限に反対する議論を展開してた。この二重性は、個人の道徳基盤が同じ問題に対して矛盾する見解を引き起こすことがあることを映し出してる。

Black Lives Matter運動

道徳的フレーミングが重要なもう一つの領域は、Black Lives Matter運動だ。この運動は、アフリカ系アメリカ人に対する体系的な暴力に対処し、 racial equalityを促進するために生まれた。ソーシャルメディアはこの運動の認知を広め、支持を動員するのに鍵となる役割を果たしたよ。

Black Lives Matter運動に関するツイートは、ケア(犠牲者への正義や思いやりの必要性を強調)や公平(平等の重要性を強調)などの道徳的フレームをしばしば持ち出してた。しかし、All Lives Matterのような代替運動を支持するツイートは、忠誠や権威に関連したフレームを使って、オンラインでの激しい議論を引き起こしてたんだ。

ソーシャルメディアの動態分析の課題

ソーシャルメディアの感情を分析するのはけっこう難しいことがあるよ。ツイートの非公式で短い性質が、道徳的フレーミングを効果的に評価するのを難しくしてる。文脈が重要で、同じ文がユーザーや聴衆によって異なる意味を持つことがある。例えば、公衆衛生の専門家を支持するツイートは、ある人には権威の検証と見なされる一方で、別の人には個人の自由に対する侵害と見なされることもあるんだ。

さらに、さまざまな人口統計に渡って感情を測定することは分析に複雑さを加える。異なる地域や背景を持つ人々は、道徳的感情を異なる方法で表現することがあるから、データを解釈する際には地理的・社会的要因を考慮することが不可欠だよ。

分析ツールの開発

これらの課題に対処するために、研究者たちはソーシャルメディアでの道徳的フレーミングを分析するためのビジュアルツールを開発してる。これらのツールはさまざまなデータソースを統合し、ユーザーの感情とその進化をより包括的に理解できるようにしてるんだ。

その一例が、物議を醸すトピックに関するソーシャルメディアのディスコースを分析するために設計されたビジュアルコンピューティングフレームワーク。これは、ツイートに表現された道徳的価値観を視覚化することに焦点を当てて、関与するダイナミクスをよりよく理解できるようにしてる。以下のコンポーネントは、ユーザーがデータを探索するのを助けるよ:

  • サマリーパネル:このパネルは異なるトピックにわたる感情と道徳的フレーミングの概要を提供して、ユーザーが人気の道徳的視点を簡単に特定できるようにするよ。
  • タイムラインビュー:このビューは時間の経過に伴うトレンドを示して、重要なイベントに応じて感情がどう変わるかを理解するのを助ける。
  • 地理的マップ:このマップは異なる場所における道徳的フレームの分布を示して、地域ごとの感情の違いについての洞察を提供するよ。
  • インファレンスパネル:このパネルは統計的洞察を提供して、ユーザーがデータに関する仮説を検証し、変数間の関係を特定できるようにする。

感情分析のケーススタディ

研究者たちはこれらのツールを使って、COVID-19パンデミックの自宅待機命令やBlack Lives Matter運動に関する2つの重要な問題について感情を分析してる。

ケーススタディ1:自宅待機命令

自宅待機命令に関連するツイートを分析したところ、ケアとハームの道徳的フレームが議論を支配してることがわかった。この命令に支持を表明するユーザーが多くて、公衆衛生を守る必要性を強調してた。データからは、COVID-19の感染者数が増加するにつれて、感情がより否定的にシフトして、強制された制限に対する疲れが見えてきたんだ。

研究者たちはまた、重大な公衆衛生の発表に伴いツイートに急増が見られるなど、主要なイベントに関連した議論のパターンも特定した。この洞察により、研究グループは公の感情がこれらのイベントにどのように変化したかを理解する手助けになったよ。

ケーススタディ2:Black Lives Matter運動

Black Lives Matter運動に関するツイートを調べると、異なる道徳的フレームが現れた。忠誠と公平のフレームがしばしば議論されて、racial justice問題の複雑さを反映してる。研究者たちは、多くのツイートがこの運動に連帯を示してる一方で、運動の目標に批判的な形で議論をフレーム化するツイートもあったと指摘してる。

これらのツイートの感情と道徳的フレーミングを分析することで、研究者たちは大規模な抗議に関連したトレンドを特定できた。これにより、この重要な期間中に公の感情がどう進化したかをより深く理解できるようになったんだ。

結論

ソーシャルメディアは道徳的価値観や政治的問題を議論するための重要なプラットフォームだ。個人が議論をフレーミングする方法は、彼らの基盤となる道徳的理解に大きく影響されていて、支持や反対の表現を変えることがある。

この感情を分析するために開発されたツールは、研究者がこれらのダイナミクスをよりよく理解するのに役立つんだ。ソーシャルメディアのディスコースにおける道徳的フレームを調べることで、公の意見を動かす要因や、意見が時間とともにどう進化するかについての貴重な洞察を得られるよ。

ソーシャルメディアにおける道徳的フレーミングの継続的な分析は、特に政治的に緊迫した時期における道徳、公共の感情、政治的議論の複雑な相互作用を明らかにし続けるだろう。より良い分析の方法やツールが開発されるにつれて、これらの相互作用の理解が深まり、現代の分極化した議論がもたらす挑戦を乗り越える手助けになるはずだよ。

オリジナルソース

タイトル: MOTIV: Visual Exploration of Moral Framing in Social Media

概要: We present a visual computing framework for analyzing moral rhetoric on social media around controversial topics. Using Moral Foundation Theory, we propose a methodology for deconstructing and visualizing the \textit{when}, \textit{where}, and \textit{who} behind each of these moral dimensions as expressed in microblog data. We characterize the design of this framework, developed in collaboration with experts from language processing, communications, and causal inference. Our approach integrates microblog data with multiple sources of geospatial and temporal data, and leverages unsupervised machine learning (generalized additive models) to support collaborative hypothesis discovery and testing. We implement this approach in a system named MOTIV. We illustrate this approach on two problems, one related to Stay-at-home policies during the COVID-19 pandemic, and the other related to the Black Lives Matter movement. Through detailed case studies and discussions with collaborators, we identify several insights discovered regarding the different drivers of moral sentiment in social media. Our results indicate that this visual approach supports rapid, collaborative hypothesis testing, and can help give insights into the underlying moral values behind controversial political issues. Supplemental Material: https://osf.io/ygkzn/?view_only=6310c0886938415391d977b8aae8b749

著者: Andrew Wentzel, Lauren Levine, Vipul Dhariwal, Zarah Fatemi, Abarai Bhattacharya, Barbara Di Eugenio, Andrew Rojecki, Elena Zheleva, G. Elisabeta Marai

最終更新: 2024-03-15 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2403.14696

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2403.14696

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/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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