[論文レビュー] An Analysis of the Twitter Discussion on the 2016 Austrian Presidential Elections

Ema Kušen, Mark Strembeck|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2017

Social Media and Politics参考文献 50被引用数 7

ひとこと要約

本研究は、2016年オーストリア大統領選挙におけるドイツ語および英語のツイート343,645件をネットワーク科学、センチメント分析、ボット検出を用いて分析した。アレクサンドル・ヴァン・デル・ベルンが対戦相手よりもTwitter上でより影響力が大きかったこと、感情の傾向が著しく極端化していたこと、誤情報が顕著に広がったがボット活動は限定的だったこと、支持者が明確に分離したエコーチャンバーを形成していたことが判明した。

ABSTRACT

In this paper, we provide a systematic analysis of the Twitter discussion on the 2016 Austrian presidential elections. In particular, we extracted and analyzed a data-set consisting of 343645 Twitter messages related to the 2016 Austrian presidential elections. Our analysis combines methods from network science, sentiment analysis, as well as bot detection. Among other things, we found that: a) the winner of the election (Alexander Van der Bellen) was considerably more popular and influential on Twitter than his opponent, b) the Twitter followers of Van der Bellen substantially participated in the spread of misinformation about him, c) there was a clear polarization in terms of the sentiments spread by Twitter followers of the two presidential candidates, d) the in-degree and out-degree distributions of the underlying communication network are heavy-tailed, and e) compared to other recent events, such as the 2016 Brexit referendum or the 2016 US presidential elections, only a very small number of bots participated in the Twitter discussion on the 2016 Austrian presidential election.

研究の動機と目的

• 2016年オーストリア大統領選挙期におけるツイッター上での政治的ディス course のダイナミクスを理解すること。
• センチメント、ネットワーク構造、自動化されたアカウントが公共の議論にどのように影響を与えたかを調査すること。
• 高リスクの国家的選挙において、誤情報とボット活動が世論に与える影響を評価すること。
• 候補者およびその支持者のコミュニケーションパターン（リツイート行動や感情的トーンを含む）を検討すること。
• ネガティブキャンペーンおよび感情的コンテンツがソーシャルメディアネットワークにおける情報拡散に与える影響を評価すること。

提案手法

• キーワードベースのクローリングを用いて、2016年オーストリア大統領選挙に関連するツイート343,645件を収集した。
• ユーザーの感情を分類するためのセンチメント分析を適用し、肯定的、否定的、ニュートラルな感情を区別した。
• コミュニケーションネットワークとハッシュタグネットワークを構築し、ユーザー間での情報流れとトピックの関連性をモデル化した。
• ネットワーク科学的手法を用いてイン-degreeおよびアウト-degreeの分布を分析し、重ね尾型のパワー則的挙動を同定した。
• ボット検出アルゴリズムを用いて、議論に参加する自動化アカウントを特定・定量した。
• 2人の主要候補者を中心にエゴネットワークを構築し、フォロワーの影響力およびコミュニケーションパターンを分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ツイッター上での2人の大統領候補のインフルエンスと人気は、どのように比較できるか？
• RQ2 アレクサンドル・ヴァン・デル・ベルンに関する誤情報はどの程度広がったのか。彼の支持者はその拡散に関与していたか？
• RQ3 2人の候補者の支持者が示した感情は、どの程度極端化していたか？
• RQ4 コミュニケーションネットワークの構造的性質、特に次数分布に関してはいかなる特徴を示したか？
• RQ5 他の最近の政治的出来事と比較して、ソーシャルボットがツイッター議論に与えた影響はどの程度顕著だったか？

主な発見

• アレクサンドル・ヴァン・デル・ベルンは、対戦相手のノーバト・ホーファーに比べ、ツイッター上で著しく人気があり、影響力も大きかった。
• ヴァン・デル・ベルンの支持者たちは、彼に関する誤情報を広める活動に積極的であったが、その意図は是正であった。
• 2人の候補者の支持者から示された感情は著しく極端化しており、否定的センチメントはホーファーと強く関連していた。
• コミュニケーションネットワークのイン-degreeおよびアウト-degree分布は、重ね尾型のパワー則的パターンに従っており、スケールフリーネットワークの特徴を示していた。
• この議論におけるボット活動は限定的であり、2016年のブレグジット参照や米国大統領選挙と比較して顕著に低かった。
• 2人の候補者の支持者は明確に分離した、内部的に接続されたクラスタを形成しており、エコーチャンバーまたはフィルターバブルの存在を示唆している。