[論文レビュー] Cultural Convergence: Insights into the behavior of misinformation networks on Twitter

Liz McQuillan, Erin McAweeney+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 7, 2020

Misinformation and Its Impacts参考文献 19被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、COVID-19パンデミック期におけるTwitter上での誤情報ネットワークの進化を研究するマルチモーダルフレームワークを提案する。ネットワークマッピング、トピックモデル（LDA）、ブリッジ中心性、およびジェンセン・シャノン距離を組み合わせることで、時間経過に伴うコミュニティ間のナラティブの収束を追跡する。その結果、誤情報ネットワークは、特に非トピック的ブリッジを通じて、トピックの収束が進行していることが判明し、アイデオロギー的に一致するコンテンツを複数のコミュニティに広める一貫した取り組みがなされていることが示された。

ABSTRACT

How can the birth and evolution of ideas and communities in a network be studied over time? We use a multimodal pipeline, consisting of network mapping, topic modeling, bridging centrality, and divergence to analyze Twitter data surrounding the COVID-19 pandemic. We use network mapping to detect accounts creating content surrounding COVID-19, then Latent Dirichlet Allocation to extract topics, and bridging centrality to identify topical and non-topical bridges, before examining the distribution of each topic and bridge over time and applying Jensen-Shannon divergence of topic distributions to show communities that are converging in their topical narratives.

研究の動機と目的

• 危機的状況の一つとしてのCOVID-19パンデミック期における、オンラインネットワーク上でのアイデアとコミュニティの形成および進化を理解すること。
• Twitter上での異なる社会的コミュニティ間を横断して誤情報が広がるメカニズムを同定すること。
• ナラティブ収束を形作る上で、トピック的および非トピック的ブリッジの役割を特定および分析すること。
• 情報理論的測定法を用いて、コミュニティ間のトピック分布の収束度を定量化すること。

提案手法

• ネットワークマッピングを用いて、Twitter上でCOVID-19について積極的に投稿しているアカウントを同定する。
• 潜在ディリクレ割り当て（LDA）を適用して、収集したツイートから潜在的なトピックを抽出する。
• ブリッジ中心性を計算して、トピック的および非トピック的に分離されたコミュニティを接続するアカウントを特定する。
• ジェンセン・シャノン距離を用いて、時間経過に伴うコミュニティ間のトピック分布の類似度を測定する。
• 時系列的分析により、パンデミック期間中のトピックおよびブリッジの進化を追跡する。
• マルチモーダルパイプラインを統合し、ネットワーク構造、トピックモデリング、乖離度測定を組み合わせてナラティブ収束を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 COVID-19パンデミックの初期段階において、誤情報ネットワークはトピック分布およびコミュニティ構造の観点からどのように進化するか？
• RQ2 トピックが異なるナラティブを持つコミュニティを接続する非トピック的ブリッジは、どのような役割を果たしているか？
• RQ3 コミュニティは時間経過とともにどの程度ナラティブトピックで収束するのか、そしてその収束はいつにピークに達するか？
• RQ4 ブリッジアカウントと非ブリッジアカウントの構造的およびトピック的特性には、どのような相違があるか？
• RQ5 異なるTwitterコミュニティ間で観察されるトピック分布の乖離および収束のパターンは何か？

主な発見

• トピックが異なるコミュニティを接続する非トピック的ブリッジ——これは、互いに孤立したコミュニティ間のナラティブ収束を促進する重要な役割を果たす。
• コミュニティ間のトピック分布は時間経過とともに類似性を増し、減少するジェンセン・シャノン距離によって測定されたように、ナラティブ収束が進行している。
• 当初はトピック的に異なるとされたコミュニティも、次第に共通のナラティブテーマ——特に陰謀説や政治的ナラティブ——を共有するようになった。
• ブリッジアカウントは、誤情報の拡散に顕著に関与しており、しばしば、アイデオロギー的に一致するが、そうでなければ分断されたグループを接続するハブとして機能している。
• 本研究では、特に政治的極端化が顕著なコミュニティ間で、ナラティブコンテンツの収束が時間経過とともに顕著に増加する傾向が明確に特定された。
• 収束は、共通のトピックに起因するのではなく、非トピック的ブリッジを通じた協調的戦略的ネットワーク操作によって駆動されていることが示唆された。