[論文レビュー] Antagonism also Flows through Retweets: The Impact of Out-of-Context Quotes in Opinion Polarization Analysis

Pedro Calais Guerra, Roberto C. S. N. P. Souza+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 11, 2017

Social Media and Politics参考文献 26被引用数 9

ひとこと要約

本稿は、ソーシャルメディアにおけるリツイートが本質的に肯定的エンダースメントであるという仮定に挑戦し、政治およびスポーツに関するブラジルのTwitter議論における敵対的コミュニティが、文脈を外した引用を通じて皮肉や批判を表すために、しばしば互いのリツイートを行うことを実証している。研究では、リツイートが時間経過とともにメッセージのポジティブ・ネガティブ性を逆転させることを明らかにした。また、応答時間の分布が、現実世界の出来事によって引き triggered される感情のずれ（sentiment drift）を示す信号であることが示された。

ABSTRACT

In this paper, we study the implications of the commonplace assumption that most social media studies make with respect to the nature of message shares (such as retweets) as a predominantly positive interaction. By analyzing two large longitudinal Brazilian Twitter datasets containing 5 years of conversations on two polarizing topics - Politics and Sports - we empirically demonstrate that groups holding antagonistic views can actually retweet each other more often than they retweet other groups. We show that assuming retweets as endorsement interactions can lead to misleading conclusions with respect to the level of antagonism among social communities, and that this apparent paradox is explained in part by the use of retweets to quote the original content creator out of the message's original temporal context, for humor and criticism purposes. As a consequence, messages diffused on online media can have their polarity reversed over time, what poses challenges for social and computer scientists aiming to classify and track opinion groups on online media. On the other hand, we found that the time users take to retweet a message after it has been originally posted can be a useful signal to infer antagonism in social platforms, and that surges of out-of-context retweets correlate with sentiment drifts triggered by real-world events. We also discuss how such evidences can be embedded in sentiment analysis models.

研究の動機と目的

• 極端に分極化したオンラインディスカッションにおけるリツイートが、主に肯定的エンダースメントであるのか、あるいは敵対的メッセージを表すことも可能であるかを調査すること。
• 文脈を外したリツイートが、ソーシャルメディアの会話において感情のずれやポジティブ・ネガティブ性の逆転をどのように促進するかを検討すること。
• リツイートの応答時間の分布が、意見コミュニティにおける感情の即時的シフトを検出する信号として機能するかどうかを評価すること。
• 特に複数のグループが分極化する環境において、リツイートが同調性（homophily）や支持を示すという社会的ネットワーク分析の一般的な仮定に挑戦すること。
• 時間的リツイートパターンとコンテンツの文脈を感情分析およびコミュニティ検出モデルに統合する提案を行うこと。

提案手法

• ブラジルの2014年大統領選挙（政治）および2010年から2016年までのブラジル・サッカー・リーグ（スポーツ）に関する、2つの大規模な縦断的Twitterデータセットを収集した。
• ランダムウォークベースのコミュニティ検出法を用いて、政治的候補者およびスポーツチームの周辺にユーザーのクラスタを特定した。
• リツイートの応答時間を分析し、特に元の投稿から6年も経過した遅延リツイートを含む、活動の急増（バースト）を検出することに注力した。
• 元のツイートとリツイートの時間的不一致を分析することで、文脈を外したリツイートを同定した。特に、現実世界の出来事によって元の主張が否定された後にリツイートされた場合に注目した。
• 主要な現実世界の出来事（例：チームの勝利や敗北）とリツイート応答時間の急増を相関させ、感情のずれ（sentiment drift）を検出することに成功した。
• 感情分析モデルにリツイートのタイミングと文脈を統合することで、皮肉や皮肉の検出、ポジティブ・ネガティブ性の逆転を改善する手法を提案した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソーシャルメディアにおける敵対的コミュニティ間のリツイートは、支持を示すのではなく、むしろ反論や不満を表すために使われることはあるか？
• RQ2 文脈を外したリツイートが、時間の経過とともにオンラインメッセージのポジティブ・ネガティブ性をどれほど逆転させる要因となるか？
• RQ3 遅延リツイートの急増（例：元の投稿から数か月から数年後）は、元の主張を覆す現実世界の出来事と相関するか？これは感情のずれを示唆するか？
• RQ4 リツイートの応答時間分布は、オンラインディスコースにおける皮肉や皮肉の検出に信頼できる信号として機能するか？
• RQ5 リツイートを肯定的相互作用であると仮定することは、意見分極化のネットワークベース分析をどのように誤解を招くのか？

主な発見

• 政治およびスポーツの両分野において、敵対的コミュニティ同士が中立的または分極化していないグループよりも頻繁にリツイートし合っており、リツイートが支持を示すという仮定に反する結果となった。
• コミュニティ間のリツイートの顕著な割合が文脈を外しており、特に現実世界の出来事によって元の主張が否定された後に、皮肉や皮肉を込めた批判の表現に使われていた。
• 元々肯定的または中立的だったメッセージが、文脈を外したリツイートによって時間の経過とともにポジティブ・ネガティブ性が逆転する事例が顕著に観察された。特に、元のメッセージと矛盾する出来事が発生した後であった。
• リツイートの応答時間に急増（特に元の投稿から数か月から数年後の遅延リツイート）が観察されたが、これはチームの勝利や敗北といった主要な現実世界の出来事と一致しており、意図的な皮肉や批判的関与を示している。
• リツイート応答時間の95パーセンタイルには明確な時間的パターンが見られ、特にライバルコミュニティの過去の予測が否定された際、例えばクルゼイロのファンがアトレチコの「コパ・リベルタドーレスに優勝しない」という過去の発言をリツイートした際などに急増が観察された。
• リツイートのタイミングが、感情のずれを検出する強力な信号であることが明らかとなり、リアルタイムの感情分析およびコンテンツキュレーションシステムの改善に活用可能であることが示された。