[論文レビュー] Catching Fire via "Likes": Inferring Topic Preferences of Trump Followers on Twitter

Yu Wang, Jiebo Luo+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 9, 2016

Electoral Systems and Political Participation参考文献 7被引用数 25

ひとこと要約

本論文は、ドナルド・トランプのツイッター投稿のトピック重みをLDA分析から得たものに基づき、『いいね』を関数としてモデル化することで、彼のフォロワーのトピック的好みを推定するフレームワークを提案する。ネガティブバイノミアル回帰を用いた分析の結果、特にヒラリー・クリントンやバラク・オバマを攻撃するトピックが最も高いエンゲージメントを引き起こしており、これは彼のフォロワーにとって最も好まれるトピックであることを示している。

ABSTRACT

In this paper, we propose a framework to infer the topic preferences of Donald Trump's followers on Twitter. We first use latent Dirichlet allocation (LDA) to derive the weighted mixture of topics for each Trump tweet. Then we use negative binomial regression to model the "likes," with the weights of each topic serving as explanatory variables. Our study shows that attacking Democrats such as President Obama and former Secretary of State Hillary Clinton earns Trump the most "likes." Our framework of inference is generalizable to the study of other politicians.

研究の動機と目的

• エンゲージメント指標に基づき、ドナルド・トランプのツイッター・フォロワーの背後にあるトピック的好みを理解すること。
• データドリブンな推論フレームワークを用いて、トランプのツイートにおける『いいね』が特定のトピックと相関しているかどうかを調査すること。
• 政治的有名人のソーシャルメディアでのエンゲージメントを用いて、フォロワーの好みを分析する汎用的な手法を開発すること。
• トランプのキャンペーン、民主党、共和党、ニュースメディアといった異なるトピックがリツイートおよび『いいね』行動に与える相対的影響を比較すること。

提案手法

• 2015年9月18日から2015年12月27日までに投稿された2,120件のトランプツイートに対して、潜在ディリクレ配分（LDA）を適用し、トピック分布を抽出する。
• 『いいね』の数を従属変数とするネガティブバイノミアル回帰を用い、説明変数としてトピック重みを用いる。
• 週末の投稿、討論会（民主・共和両党）の日、フォロワー数といった時間的要因を制御する。
• 分散パラメータを用いた対数リンク関数を採用し、『いいね』データの過分散性を補正することで、ポアソン回帰に比べてより頑健な推定を実現する。
• 最適なトピック数の選定にはアカイケ情報量基準（AIC）を用い、多重共線性を回避するため『ニュースメディア』をベースラインとして除外する。
• 尤度比検定を用いて過分散性を確認し、ポアソン回帰に代えてネガティブバイノミアル回帰を用いる正当性を裏付ける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 トランプのツイートにおけるどのトピックがフォロワーからの『いいね』数を最も多く得るか？
• RQ2 大統領討論のような外部要因は、トランプのツイートのエンゲージメント水準にどのように影響するか？
• RQ3 ツイート内容のトピックモデリングが、時間的要因やフォロワー数の影響を超えて『いいね』の変動をどれほど説明できるか？
• RQ4 『民主党』、『共和党』、『トランプキャンペーン』、『ニュースメディア』といったトピック間で、フォロワーの好みに統計的に有意な差があるか？
• RQ5 提示されたフレームワークは、他の政治的有名人のソーシャルメディアにおけるフォロワーのトピック的好みを推定するために一般化可能か？

主な発見

• ネガティブバイノミアル回帰において、『民主党』というトピックの推定係数が最も高く（0.545、p < 0.001）あり、これはトランプのフォロワーにとって最も好まれるトピックであることを示している。
• 民主党討論中には、非討論日と比較して平均して36.5%多くの『いいね』が得られた（係数 = 0.365、p < 0.001）、これはこうしたイベント中にエンゲージメントが高まっていることを示唆している。
• フォロワー数は『いいね』と正の相関がある（係数 = 0.691、p < 0.001）、フォロワー数の増加がエンゲージメントを顕著に高めることを示している。
• 週末に投稿されたツイートは、平均して13.5%少ない『いいね』を得た（係数 = -0.135、p < 0.001）、週末にはエンゲージメントが低下していることを示している。
• 『トランプキャンペーン』というトピックの係数は正であるが、有意水準に達するのは僅か（0.084、p < 0.05）、他のトピックに比べて中程度の好まれ具合であることを示している。
• 『共和党』というトピックは、ベースラインの『ニュースメディア』と比較して統計的に有意な好みの差を示さない（係数 = 0.0368、p > 0.05）、共和党を標的にした内容に強い好みが集まっていないことを示している。