[論文レビュー] Emoticons vs. Emojis on Twitter: A Causal Inference Approach

Umashanthi Pavalanathan, Jacob Eisenstein|arXiv (Cornell University)|Oct 28, 2015

Digital Communication and Language参考文献 18被引用数 85

ひとこと要約

本研究では、傾向スコアマッチングを用いた因果推論により、Twitterユーザーが絵文字を採用した場合、絵文字の使用が感情表現のための感情記号の使用を減少させるかを検討した。結果は、マッチングされた非採用者と比較して、絵文字を採用したユーザーの平均で感情記号使用が0.17%有意に減少していることを示しており、Twitter上での副言語的表現において絵文字が感情記号に置き換わっていることを示唆している。

ABSTRACT

Online writing lacks the non-verbal cues present in face-to-face communication, which provide additional contextual information about the utterance, such as the speaker's intention or affective state. To fill this void, a number of orthographic features, such as emoticons, expressive lengthening, and non-standard punctuation, have become popular in social media services including Twitter and Instagram. Recently, emojis have been introduced to social media, and are increasingly popular. This raises the question of whether these predefined pictographic characters will come to replace earlier orthographic methods of paralinguistic communication. In this abstract, we attempt to shed light on this question, using a matching approach from causal inference to test whether the adoption of emojis causes individual users to employ fewer emoticons in their text on Twitter.

研究の動機と目的

• Twitter上での絵文字の採用が、個々のユーザーの感情記号使用量の減少を引き起こすかどうかを調査すること。
• オンラインコミュニケーションにおける副言語的表現として、絵文字が感情記号に置き換わっているかどうかを検証すること。
• 観察的ソーシャルメディアデータを用いて、言語的スタイルの変化を評価するための因果推論技術を適用すること。
• 絵文字の採用が、喜びや悲しみを表す感情記号などの異なる感情記号タイプに与える影響を比較すること。
• 絵文字の採用が、ソーシャルメディアの文章における標準的でない綴りの特徴（例：強調的長音化、省略語など）に与える広範な影響を検討すること。

提案手法

• 本研究では、因果推論のマッチングアプローチを用い、絵文字を採用したユーザー（処置群）とマッチングされた非採用者（対照群）を比較した。
• ユーザーは、処置前の感情記号使用率に基づいてマッチングされ、同等の初期行動を確保した。
• 分析は、2014年2月から2015年8月にかけて、TwitterのストリーミングAPIを介して収集された主に英語のツイートのサンプルに焦点を当てた。
• 絵文字と感情記号のトークンは、それぞれUnicodeカテゴリーフィルタリングおよびカスタム正規表現を用いて抽出された。
• 処置群と対照群間の感情記号使用量の差の統計的有意性を評価するために、対応t検定が用いられた。
• 本研究では、頻出トークンパターンの分析と、最も頻出する95%の感情記号に類似するトークンの手動アノテーションを組み合わせたデータドリブンなアプローチにより、感情記号を同定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Twitter上での絵文字の採用は、個々のユーザーの感情記号使用量の減少を引き起こすか？
• RQ2 オンラインコミュニケーションにおける副言語的表現として、絵文字が感情記号に置き換わっていると見なせるか？
• RQ3 絵文字の採用効果は、喜びや遊び心、悲しみを表す感情記号などの異なる感情記号タイプによってどのように異なるか？
• RQ4 観察的ソーシャルメディアデータを用いて、因果推論手法が言語的スタイルの変化を研究するためにどの程度適用可能か？
• RQ5 絵文字の採用は、強調的長音化や省略語などの他の標準的でない綴りの特徴に、どの程度の相対的影響を与えるか？

主な発見

• 早期の絵文字採用者からなる処置群は、対照群と比較して、1トークンあたり平均で0.17%の感情記号使用量の減少を示した。
• 処置群と対照群の間の感情記号使用量の差は、統計的に有意であった（t = -11.11, p ≈ 1×10⁻²⁷）。
• 喜びや遊び心を表すような感情記号（例：:-) や :P）は、悲しみを表す感情記号（例：:() よりも、より高い割合で減少傾向を示した。
• 両群において感情記号使用量の全体的な傾向は減少していたが、絵文字を採用した群ではその減少が著しく急激であった。
• 結果は、Twitter上での副言語的機能を果たすために、絵文字が感情記号に置き換わっているという仮説を支持している。
• 本研究は、絵文字の採用が、ソーシャルメディアの文章における標準的でない綴りの特徴の使用を減少させることに関連している証拠を提供している。