Simple Science

最先端の科学をわかりやすく解説

# 統計学# 社会と情報ネットワーク# アプリケーション

ソーシャルメディアにおけるニュースの役割の変化

ソーシャルメディアがニュースの消費や関与にどう影響するかを調べる。

― 1 分で読む


ソーシャルメディアでのニュソーシャルメディアでのニュースエンゲージメントえる影響の研究。ソーシャルメディアがニュースのシェアに与
目次

ソーシャルメディアは人々がつながって楽しむための手段として始まったんだけど、時が経つにつれて、情報の共有や受け取り方が変わってきたんだ。今やこれらのプラットフォームはニュースの主要な情報源になっていて、公共の議論で何が優先されるかに大きな影響を与えている。コンテンツが人気になる理由や、なぜバイラルになるのかを理解するのは、この新しい世界ではすごく重要だよ。

ニュース媒体はソーシャルメディアでユーザーの注意を引くために競争していて、この競争がニュースの消費方法を変えてる。人々は自分の意見に合ったコンテンツをシェアしたり議論したりする傾向があって、他の視点を無視しがち。これによって、「エコーチェンバー」が作られ、同じ考えを持つ人たちが互いの信念を強め合うことになる。エコーチェンバーの影響は、さまざまなソーシャルメディアサイトで違ったりもするし、多くのプラットフォームはユーザーのエンゲージメントを促すアルゴリズムを使っていて、情報の広がり方やユーザー間の分断を深めることにもつながってる。

「注意経済」の概念がこの新しい環境では中心的な役割を果たしているんだ。この環境では、ニュース組織や個人のインフルエンサーなど、さまざまなコンテンツクリエイターが限られたユーザーの注意を引こうと奮闘してる。伝統的な市場と同じように、デジタルコンテンツクリエイターも広告やサービス、サブスクリプションを通じて注意をお金に変えるためにユーザーのエンゲージメントを求めてる。コンテンツクリエイターがどうやってオーディエンスを増やすかを理解するのは重要だよ。

この研究では、特にFacebookに注目して、ニュースがソーシャルメディアでどう成長するかを調べてる。2008年から2022年までの間に、57百万件の投稿を含む1000以上のニュース媒体からデータを分析したよ。成長率はニュースソースのサイズに依存しないというジブラトの法則を使って、ニュース媒体がソーシャルメディアでユーザーとどう関わっているかを理解しようとしてる。

ニュース媒体に関する観察

多くの人が、より大きなニュース媒体がソーシャルメディアでもっと注目を集めると思ってるけど、私たちの調査結果はそうじゃないことを示してる。ニュースがバイラルになって広く注目を集める可能性は、必ずしもニュースソースのサイズに結びついてるわけじゃないんだ。エンゲージメント、つまりユーザーが投稿にどれだけ関わるかは、短期間の中で共通のパターンに従うようだ。ただ、長期間見るとサイズの影響がはっきりしてくる。

もう一つの大きなポイントは、ニュースソースの信頼性が時間とともにユーザーのエンゲージメントに影響を与えることがあるってこと。信頼性のないニュースソースは、時間とともにエンゲージメントが落ちるかもしれない。私たちの研究でも、フォロワー数を数えるだけではニュースソースの影響力を測るのには十分じゃないことが分かった。この影響は長期間になると明らかになるんだ。

ソーシャルメディアのダイナミクスを理解する

デジタル時代の今、ソーシャルメディアプラットフォームは情報の共有方法を変えてる。Facebookのようなプラットフォームはニュース媒体がオーディエンスにリーチするためのユニークな場所を提供してるけど、ニュースのパフォーマンスにはさまざまな要因が影響してる。感情に響いたり、ユーザーの信念に合ったり、インフルエンサーからの後押しを受けたコンテンツがより広くシェアされる傾向があるんだ。

注意経済の台頭によって、ニュース媒体はユーザーの注意を引くために激しい戦いを繰り広げてる。このため、多くのクリエイターが成功を測るためにエンゲージメント指標に注目してる。コンテンツが注目を集めると、すぐに広がることがあって、これが「バイラリティ」と呼ばれる現象を引き起こす。オーディエンスがどう反応するか、どんなコンテンツをシェアするか、そしてそれがエンゲージメントにどう影響するかを理解するのは、今のメディアに関わる人たちにとって重要だよ。

ソーシャルメディアのインタラクションは、エンゲージメントを高めるように設計されたアルゴリズムによって動かされることが多い。これらのアルゴリズムは、ユーザーがより関与しやすいコンテンツを優先する可能性があって、最終的にどのストーリーが目に留まるかに影響を与える。時間が経つにつれて、特定のトピックが議論を支配する一方で、他のトピックが脇に追いやられる状況が生まれることもある。

データ収集

私たちの分析のために、1000以上のニュース媒体からのFacebook投稿を含む広範なデータセットを集めたよ。このデータセットには4つの異なるヨーロッパ言語の数百万件の投稿が含まれてる。CrowdTangleっていうツールを使って、これらの媒体がシェアした公共のコンテンツの歴史的データにアクセスしたんだ。データセットは2008年から2022年末までのもので、ニュース媒体が時間を通じてどうパフォーマンスを発揮したかを包括的に見ることができる。

パラメータを定義するために、投稿をフォロワーとエンゲージメントの2つの主な指標に基づいて分類したよ。フォロワーはページに登録したユーザーの数を示し、エンゲージメントは投稿が受けるいいね、コメント、シェアなどの総インタラクションを測るもの。さまざまな期間のデータを分析することで、ニュース媒体がオーディエンスをどう成長させ、エンゲージメントが媒体のサイズとどう関連するかを洞察できるんだ。

成長のダイナミクス

私たちはFacebook上のニュース媒体の成長ダイナミクスを評価するために統計的方法を使ったよ。これには、ニュース媒体のサイズに基づいて成長率がどう変わるかを分析することが含まれてる。さまざまなテストを通じて、小規模なニュースページの方が大規模なものよりも早く成長する傾向があることが分かって、メディアの影響力に関する伝統的な考え方に挑戦してる。

短期的なエンゲージメントパターンから見ると、サイズはエンゲージメントに大きな影響を与えないことが示された。最初の数日や数週間で、小規模な媒体のコンテンツがバイラルになるチャンスは、大規模な媒体のものと同じくらいあるんだ。ただ、分析を長期にわたって延ばすと、違いが出てきた。最初の数週間は、サイズに関係なくエンゲージメントレートが一貫してたんだけど、数ヶ月や四半期を経ると、大規模な媒体は小規模な媒体と比べてエンゲージメントの成長に違いが出てきた。

私たちの分析では、フォロワー数に基づいてページを異なるカテゴリに分けたんだ。これは、さまざまなサイズで公平な比較を作るために行ったよ。私たちの調査結果は、小規模なページが短期間の成長率で大規模なページをしばしば上回ることを示している。一方で、大規模なページは時間が経つにつれてより良い成績を収める傾向があるんだ。

信頼性の役割

研究から得られた一つの重要なポイントは、ニュースソースの信頼性に関するものだ。信頼できるニュース媒体と、誤情報を広めていることで知られる疑わしい媒体を比較した結果、信頼性のないソースは時間とともにエンゲージメントが減少し、信頼できるソースはオーディエンスを維持することが分かった。

信頼性のあるページは特に長期的に見ると、より多くのエンゲージメントを引き付ける傾向がある。短期では、エンゲージメントの差はあまり顕著ではなく、両タイプのソースが初期には注目を集めることができる。しかし、時間が経つにつれて、ユーザーはどのソースが信頼できるかを見分けることができ、信頼性のない媒体のエンゲージメントは減少していく。

ソーシャルメディアで共有される情報の質を監視することはすごく大事で、特に誤解を招くコンテンツが急速に広がる可能性があるから、誤情報を抑制するための監視が必要だよ。

ソーシャルメディアでの成長をモデル化する

私たちが観察した成長パターンをよりよく理解するために、フォロワーとエンゲージメントの値に基づいてニュースページが成長する様子をシミュレートする統計モデルを開発したよ。これらのモデルは、異なる要因が時間を通じて成長にどう影響するかを洞察するのに役立つ。

データを分析することで、フォロワーとエンゲージメントの成長パターンを定義するパラメータを推定したんだ。これにより、ある指標の変化が他の指標にどう影響を与えるかを視覚化できるんだ。例えば、ニュースページに特定の数のフォロワーがいると、そのエンゲージメントがどう進化するかを予測できるんだ。

私たちのシミュレーションは、小規模なページが最初にもっとエンゲージメントを引き付けることを示している。しかし、分析の時間枠を増やすと、大規模なページがより大きな成長を示し始める。このプロセスは、短期的なエンゲージメントが全体的に等しくても、長期的な効果がサイズに基づいて分かれることを示唆してる。

エンゲージメントダイナミクスに関する洞察

フォロワーとエンゲージメントのパターンを分析することで、貴重な洞察が得られる。私たちの研究は、これらの指標間の関係がそれほど単純じゃないことを示している。短期のエンゲージメントは、アルゴリズムやトレンド、ユーザーの行動などさまざまな要因に影響される。

エンゲージメントのダイナミクスは、一見すると全てのコンテンツがバイラルになる可能性を持っている平等な設定のように見える。ただし、基本的なメカニズムは、大規模なニュース媒体がオーディエンスとの信頼と信用を確立しているために、長期的な成長の恩恵を享受することに繋がる。

コンテンツクリエイターやニュース媒体にとって、フォロワーを増やすことだけに焦点を当てるのは不十分かもしれない。むしろ、オーディエンスを理解して、高品質でエンゲージングなコンテンツを作ることが、ソーシャルメディアでの成功にとって重要だと思われる。

結論

結論として、私たちの研究はソーシャルメディアがニュースの伝達をどう変えたかに光を当てている。プラットフォームが進化するにつれて、影響の伝統的な考え方が変わり、サイズが成功を保証するわけじゃないことを示している。むしろ、エンゲージメントは情報の質やオーディエンスのやり取りの性質など、さまざまな要因によって駆動される。

ソーシャルメディアでのニュース消費のダイナミクスを理解することは、コンテンツクリエイターやプラットフォームデザイナー、政策立案者にとって重要だ。彼らがこの新しい環境を切り抜けるためには、エンゲージメントパターンの意味、コンテンツの質の影響、誤情報のリスクを認識しなければならない。

結局、現代の注意経済で成功するためには、デジタル環境が常に変化しているから、継続的に適応する必要がある。ニュース媒体は、競争が激しいこの環境で繁栄するために、オーディエンスの好みに対して常に警戒し、反応することが求められるんだ。

オリジナルソース

タイトル: Followers do not dictate the virality of news outlets on social media

概要: Initially conceived for entertainment, social media platforms have profoundly transformed the dissemination of information and consequently reshaped the dynamics of agenda-setting. In this scenario, understanding the factors that capture audience attention and drive viral content is crucial. Employing Gibrat's Law, which posits that an entity's growth rate is unrelated to its size, we examine the engagement growth dynamics of news outlets on social media. Our analysis encloses the Facebook historical data of over a thousand news outlets, encompassing approximately 57 million posts in four European languages from 2008 to the end of 2022. We discover universal growth dynamics according to which news virality is independent of the traditional size or engagement with the outlet. Moreover, our analysis reveals a significant long-term impact of news source reliability on engagement growth, with engagement induced by unreliable sources decreasing over time. We conclude the paper by presenting a statistical model replicating the observed growth dynamics.

著者: Emanuele Sangiorgio, Matteo Cinelli, Roy Cerqueti, Walter Quattrociocchi

最終更新: 2024-06-24 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2401.17890

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2401.17890

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。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

著者たちからもっと読む

社会と情報ネットワークウイルスイベントがユーザーエンゲージメントに与える影響

この記事では、バイラル投稿がユーザーの注意とエンゲージメントに時間とともにどんな影響を与えるかを調べてるよ。

― 1 分で読む

類似の記事