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Twitterでのアイデンティティ公開の影響

研究が明らかにしたのは、共有されたアイデンティティがTwitterのやり取りにどう影響するかってこと。

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目次

私たちの社会的アイデンティティ、例えば年齢や性別、職業は、他の人たちとのコミュニケーションや関係の築き方に影響を与える。Twitterのようなプラットフォームでは、ユーザーはプロフィールに情報を追加することで自分のアイデンティティを明確にすることができる。これによって、彼らがどのように見られるか、そして自己表現の仕方が変わるかもしれない。

この記事では、Twitterのプロフィールでアイデンティティを公開することがユーザーの行動にどのように影響するかを考察する。私たちは大規模なデータに注目して、ユーザーがプロフィールにアイデンティティの詳細を追加したときに何が起こるかを見ている。私たちの調査結果は、アイデンティティを明らかにした後、ユーザーはそのアイデンティティに関するツイートを増やし、同じアイデンティティを共有する他の人たちとつながる傾向があることを示している。また、アイデンティティ情報を追加することで失礼な返信が増えるのか調べたところ、驚くべきことに、他の人からの失礼なコメントは逆に少なくなることが分かった。

Twitterプロフィールにおけるアイデンティティ開示

オンラインでのアイデンティティの見せ方を管理することは、ソーシャルメディアでの行動の重要な部分だ。Twitterのようなプラットフォームでは、ユーザーは自分のプロフィールを見ているさまざまなグループについて考慮しながらアイデンティティを共有する方法を慎重に選ぶ。ユーザーはプロフィールの説明に自分のアイデンティティに関連するフレーズを含めることができる。これらのプロフィールは固定されたものではなく、ユーザーはしばしば異なる側面(政治的見解や性別の代名詞など)を強調するために変更する。

アイデンティティの開示によって人々がどのように見られるかは変わる。これまでの研究では、周縁化されたアイデンティティの開示は、オンラインでのいじめなどの否定的な経験につながる可能性があることが示されている。これが多くの人々が自分のアイデンティティについてオープンになることをためらわせる。しかし、すべてのアイデンティティが周縁化されているわけではなく、アイデンティティの開示のさまざまな影響についてはもっと理解が必要だ。

調査のために、アイデンティティを共有するためにプロフィールを更新した多くのTwitterユーザーに関する包括的な研究を行った。私たちは、そうした変更を加えた後に彼らのツイート行動や社会的つながりがどうなるかを観察した。全体のツイート活動は安定している一方で、ユーザーは自分のアイデンティティを反映したツイートを増やし、同じアイデンティティを持つ他の人たちにより多く関わるようになった。興味深いことに、プロフィールでアイデンティティを開示しても、失礼な返信が増えることはなく、特に周縁化されたアイデンティティの場合でも同様だった。

社会的アイデンティティと自己開示

これまでの研究では、人々が言語やソーシャルネットワーク、ソーシャルメディアでの相互作用を通じてアイデンティティをどのように共有しているかを見てきた。これを基にして、アイデンティティを明らかにすることでユーザーの行動や他人の見方が変わるかどうかを見るための仮説を立てた。

最初の仮説は、言語を通じて示されるアイデンティティがプロフィールの更新とどのように関連しているかに焦点を当てている。私たちは、アイデンティティを発表するためにプロフィールを変更することで、ユーザーが宣言したアイデンティティに合った言語スタイルに調整する動機づけになると考えている。

アイデンティティ開示のネットワーク効果

人々はポジティブなオンラインイメージを維持するために、自分をどのように見せるかをコントロールする。これを印象管理と言う。これにより、人々は社会的な目標、例えば社会的サポートや情報へのアクセスを得るのに役立つ。私たちは、ユーザーがプロフィールに社会的アイデンティティを追加すると、同じアイデンティティを持つ他の人たちとつながりたいと思うだろうと予想している。

私たちの二つ目の仮説は、Twitterのプロフィールに社会的アイデンティティを追加することで、同じアイデンティティのユーザーとのつながりが増えるだろうというものだ。

アイデンティティ開示の結果

アイデンティティの開示はポジティブな効果を持つ一方で、リスクも伴う。プライバシーに関する懸念は重要であり、マイノリティのアイデンティティを明らかにすることでユーザーがオンラインでの嫌がらせの標的になる可能性がある。このストレスが、ユーザーが自分のアイデンティティをオープンにすることをためらわせることがある。

私たちの最後の仮説は、アイデンティティを共有することで攻撃的なコメントが増えるかどうかを調査することだ。ユーザーがプロフィールにアイデンティティを追加した後に、攻撃的なコンテンツの標的になるかどうかを確認したい。

プロフィールのアイデンティティ変更の特定

私たちは、特定の社会的アイデンティティを反映するようにTwitterプロフィールを更新したユーザーを特定することから始めた。この情報はTwitterのAPIを通じて簡単にアクセスできず、現在のプロフィールだけしか表示されない。私たちは、Twitterの活動のサンプルを提供するデータセットを使用して、1年間のプロフィール変更を追跡した。

データを歪める可能性のあるアカウント(認証アカウントや英語以外のアカウントなど)を除外した結果、数百万のユーザーとユニークなプロフィールが分析に残った。

社会的アイデンティティの分類

社会的アイデンティティが何であるかを決定するのは複雑なこともある。私たちは、個人的な関係、職業、政治的信念、民族的背景、スティグマを持つアイデンティティなど、さまざまなグループにアイデンティティを分類した既存の研究をもとに始めた。

アイデンティティに関連するいくつかの表現を注意深く見て、これらのカテゴリにグループ化した。そして、Twitterプロフィールに関連する社会的アイデンティティを正確に特定するための分類システムを構築した。

データをカテゴリに分けた後、アノテーション作業を通じて私たちのアプローチの正確性を確認した。その結果、アノテーター間で高い合意が得られ、私たちの方法がアイデンティティの開示を効果的に検出することを確認できた。

傾向スコアマッチング

アイデンティティ開示に関連する行動の変化を理解するために、アイデンティティを開示しなかったが他の点で類似したユーザーのコントロールグループが必要だった。こうしたユーザーを多く特定できたことで、アイデンティティを開示したユーザーとの行動を比較することができた。

この準実験的な方法(傾向スコアマッチング)は、私たちの調査結果に影響を与える可能性のある外部要因を制御するのに役立った。マッチングプロセスによって、処遇グループとコントロールユーザーのよりバランスの取れた分析につながった。

処遇効果の推定

因果推論の方法を用いて、アイデンティティ開示の影響を分析した。この方法により、プロフィールにアイデンティティを追加することがユーザーのツイートやネットワーキング行動に与える影響を評価することができた。

アイデンティティ開示が言語に与える影響は?

アイデンティティ開示後に行動がどのように変わるかを理解するために、まずスピーチパターンを調べた。私たちは、アイデンティティを発表することがユーザーにそのアイデンティティをより多く表現させるだろうと仮定した。

アイデンティティ特有の言語の測定

特定の社会的アイデンティティにどれだけツイートが一致しているかを評価するために、分類器を開発した。私たちは、アイデンティティを開示したユーザーがそのアイデンティティの特徴を反映したツイートを生み出すと仮定した。

アイデンティティを開示したユーザーと開示していないユーザーを比較することで、ツイートが彼らのアイデンティティにどれだけ一致しているかを示すスコアを取得した。このスコアは、アイデンティティ開示後の言語の変化を理解する上で重要だった。

実験設定

アイデンティティ分類器を使用して、開示されたアイデンティティに関連する言語の変化を測定した。プロフィールを更新する前後のユーザーによるツイートやリツイートを調べ、この分析でユーザーがアイデンティティについてどれだけツイートするかを全体の活動と比べた。

アイデンティティ開示の効果サイズ

アイデンティティをプロフィールに追加しても全体のツイート活動は大きな変化はなかったが、アイデンティティに関連する言語を含むツイートが増えた。ほとんどのアイデンティティカテゴリでは、アイデンティティ特有のツイートやリツイートが大幅に増加した。

しかし、興味深い違いも見られた。例えば、男性と自認するユーザーは、女性やノンバイナリーのユーザーに比べてアイデンティティ特有の言語が増加する割合が小さかった。これは、女性やノンバイナリーの人々がアイデンティティを明らかにする際により大きな課題に直面している可能性があり、開示後の行動の変化がより顕著になることを示唆している。

スタイルとトピックの変化

アイデンティティを開示したユーザーのツイートをそうでないユーザーのツイートと比較し、トピックやスタイルが変わったかどうかを見た。ユーザーは話題を大きく変えなかったが、開示後には同じアイデンティティを持つ他の人たちと似た言語スタイルになった。

アイデンティティ開示後のつながり

次に、ユーザーがアイデンティティを開示した後に、同じ価値観を持つ人々とつながるかどうかを調査した。そのために、アイデンティティを開示したユーザーとそうでないユーザーのネットワークを調べた。

アイデンティティをプロフィールに追加したユーザーは、同じアイデンティティを持つ他の人に対してつながりを求める傾向があることが分かった。アウトワードなつながりが増え、ユーザーが同じ考えを持つ人々により積極的にアプローチしていることを示唆している。しかし、他の人からのつながりはあまり強くなかった。

攻撃的なコンテンツの受け取り

最後に、アイデンティティ開示が攻撃的な返信の増加につながるかを見た。プロフィールを更新した後にユーザーが受け取ったコンテンツに基づいて、彼らがより多くのネガティブなコメントに直面しているかを確認した。

興味深いことに、一部のカテゴリでは攻撃的なコメントが増加したが、多くはそうではなかった。周縁化されたグループにとっては、アイデンティティを明らかにすることで失礼さが大きく増えることはなく、以前考えられていたよりもポジティブな状況が示唆される。

結論

私たちの研究は、社会的アイデンティティを明らかにすることがTwitter上でのコミュニケーションやつながりに変化をもたらすことを示している。人々はツイートにおいて自分のアイデンティティをより多く表現し、同じアイデンティティを持つ他者とのつながりを求める傾向がある。

アイデンティティの開示に伴う潜在的な悪影響についての懸念があるが、私たちの調査結果は、これらの否定的な結果は多くの人が考えているよりも深刻ではない可能性があることを示している。むしろ、こうした開示はコミュニティ感や自己表現を促進することができる。

この研究がTwitterに特化しているとはいえ、アイデンティティの可視性がオンラインでの交流にどのように影響を与えるかを示している。自分のアイデンティティを共有することに安心感を持つユーザーは、仲間とのサポートやつながりを見出すことができ、これはポジティブなオンライン体験にとって重要だ。

全体として、私たちの結果は、ユーザーにアイデンティティを開示することを奨励することで、オンラインスペース内での受容と理解を促進するポジティブな結果をもたらす可能性があることを示唆している。

オリジナルソース

タイトル: Profile Update: The Effects of Identity Disclosure on Network Connections and Language

概要: Our social identities determine how we interact and engage with the world surrounding us. In online settings, individuals can make these identities explicit by including them in their public biography, possibly signaling a change to what is important to them and how they should be viewed. Here, we perform the first large-scale study on Twitter that examines behavioral changes following identity signal addition on Twitter profiles. Combining social networks with NLP and quasi-experimental analyses, we discover that after disclosing an identity on their profiles, users (1) generate more tweets containing language that aligns with their identity and (2) connect more to same-identity users. We also examine whether adding an identity signal increases the number of offensive replies and find that (3) the combined effect of disclosing identity via both tweets and profiles is associated with a reduced number of offensive replies from others.

著者: Minje Choi, Daniel M. Romero, David Jurgens

最終更新: 2023-08-17 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.09270

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.09270

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。

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