[論文レビュー] Characterizing Twitter users behaviour during the Spanish Covid-19 first wave

Bernat Esquirol, Luce Prignano+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 11, 2020

Misinformation and Its Impacts参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、スペインの最初の新型コロナウイルス感染拡大期におけるツイッター活動を分析し、セグメンテッド回帰およびベイジアンスイッチポイント検出を用いて行動の転換点を特定した。その結果、2020年3月9日以降、ジャーナリストおよび一般ユーザーが急激にツイートを増加させた一方、政治家は活動の増加を示さなかったが、リツイートの増加を示し、危機的状況に起因する行動変化ではなく、内生的かつ制度的なダイナミクスが顕在していることがわかった。

ABSTRACT

People use Online Social Media to make sense of crisis events. A pandemic crisis like the Covid-19 outbreak is a complex event, involving numerous aspects of the social life on multiple temporal scales. Focusing on the Spanish Twittersphere, we characterized users activity behaviour across the different phases of the Covid-19 first wave. Firstly, we analyzed a sample of timelines of different classes of users from the Spanish Twittersphere in terms of their propensity to produce new information or to amplify information produced by others. Secondly, by performing stepwise segmented regression analysis and Bayesian switchpoint analysis, we looked for a possible behavioral footprint of the crisis in the statistics of users' activity. We observed that generic Spanish Twitter users and journalists experienced an abrupt increment of their tweeting activity between March 9 and March 14, in coincidence with control measures being announced by regional and State level authorities. However, they displayed a stable proportion of retweets before and after the switching point. On the contrary, politicians represented an exception, being the only class of users not experimenting this abrupt change and following a completely endogenous dynamics determined by institutional agenda. On the one hand, they did not increment their overall activity, displaying instead a slight decrease. On the other hand, in times of crisis, politicians tended to strengthen their propensity to amplify information rather than produce it.

研究の動機と目的

• スペインのツイッター利用者における、新型コロナウイルス感染拡大の最初の波期におけるオンライン行動の変化を特徴づけること。
• 政策対応や公衆の意識の変化と関連する可能性のある、ユーザー行動における重要な転換点を同定すること。
• ジャーナリスト、政治家、一般ユーザーといったユーザーのタイプごとに、パンデミック危機への行動的反応が異なるかどうかを評価すること。
• 特にインフォデミックの影響下にある状況においても、標準的な活動パターンモデルの信頼性を評価すること。
• オンラインソーシャルメディアが、危機時における社会的ストレスの行動的兆候を検出することで、早期警戒システムとして機能できるかどうかを検討すること。

提案手法

• ジャーナリスト、政治家、一般ユーザーの3つのグループに属する1,000人のスペインのツイッター利用者のタイムラインを収集・分析した。
• 日次ツイート数の急激な変化を特定するため、段階的セグメンテッド回帰を適用し、ユーザー行動における潜在的なスイッチポイントを同定した。
• ツイート数にポアソン過程を仮定して、行動転換の最も確率の高い時刻を推定するため、ベイジアンスイッチポイント分析を用いた。
• 複数のスイッチポイントを含む合成データを用いて、モデルの頑健性およびp値の解釈を検証した。
• ポアソンベースのスイッチポイントモデルをシグモイド型およびマルチステートモデルと比較し、変化検出の感度と正確性を評価した。
• 検出されたスイッチポイントの前後におけるリツイートとオリジナルツイートの割合を評価し、コンテンツ生成と拡散のバランスの変化を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スペインの最初の新型コロナウイルス感染拡大期において、異なるユーザー種別でツイッター活動に顕著な変化が生じた時期はいつか？
• RQ2 ジャーナリスト、政治家、一般ユーザーは、パンデミック対策の開始に伴い、それぞれ異なる行動的反応を示すか？
• RQ3 危機期におけるオリジナルコンテンツ生成とリツイートのバランスに顕著なシフトが生じるか、またそのシフトはユーザーのグループによって異なるか？
• RQ4 複数の転換点が存在する状況下でも、ベイジアンスイッチポイント分析はユーザー行動の転換を信頼性を持って検出できるか？
• RQ5 政治家の活動パターンは他のユーザーとどのように異なるか。これは、彼らの危機コミュニケーションにおける役割に何を示唆しているか？

主な発見

• ジャーナリストおよび一般ユーザーは、2020年3月9日から3月14日までの間に、全国的・地域的ロックダウン措置の発表に伴い、ツイート活動が急激に増加した。
• ジャーナリストおよび一般ユーザーにおいて、スイッチポイントの前後でリツイートの割合は安定しており、活動の増加にもかかわらず、コンテンツ消費習慣の顕著な変化は認められなかった。
• 政治家は全体的な活動量に変化は見られなかったが、わずかにツイート数が減少しており、より抑制的なコミュニケーション戦略を取っていることが示唆された。
• 政治家は危機期中にリツイート行動を顕著に増加させ、オリジナルコンテンツの生成ではなく、情報の拡散戦略にシフトしていることが示された。
• ベイジアンスイッチポイントモデルでは、大多数のケースで単一の主要なスイッチポイントが検出されたが、p値が0.5未満であるため、複数のスイッチポイントが存在する可能性があり、モデルがそれらを逃す可能性があることが示唆された。
• マルチステートモデルは複雑な活動パターンに対してより良いフィットを示したが、シンプルな線形スイッチポイントモデルに比べ、ノイズが多く、計算コストも高くなった。