[論文レビュー] Emotional Reactions and the Pulse of Public Opinion: Measuring the Impact of Political Events on the Sentiment of Online Discussions

Sandra González‐Bailón, Rafael E. Banchs+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 21, 2010

Electoral Systems and Political Participation参考文献 45被引用数 26

ひとこと要約

本稿では、オンライン政治的議論における感情的コンテンツ（価値、覚醒、優位性）を分析することで、下位互換の手法により公共の世論を測定することを提案する。Affective Norms for English Words (ANEW) レキシコンを用いて、これらの感情的次元の変化が大統領支持率と相関することを発見した。これは、人口統計的代表性に欠けるものの、オンライン議論が公共の世論動向を信頼性高く追跡できることを示している。

ABSTRACT

This paper analyses changes in public opinion by tracking political discussions in which people voluntarily engage online. Unlike polls or surveys, our approach does not elicit opinions but approximates what the public thinks by analysing the discussions in which they decide to take part. We measure the emotional content of online discussions in three dimensions (valence, arousal and dominance), paying special attention to deviation around average values, which we use as a proxy for disagreement and polarisation. We show that this measurement of public opinion helps predict presidential approval rates, suggesting that there is a point of connection between online discussions (often deemed not representative of the overall population) and offline polls. We also show that this measurement provides a deeper understanding of the individual mechanisms that drive aggregated shifts in public opinion. Our data spans a period that includes two US presidential elections, the attacks of September 11, and the start of military action in Afghanistan and Iraq.

研究の動機と目的

• アンケートに依存せず、自発的なオンライン政治的議論の分析によって世論を追跡する手法を開発すること。
• 感情的コンテンツ（価値、覚醒、優位性）が、世論動向の代理指標として機能するかどうかを調査すること。
• 特に主要な政治的出来事の際、オンラインセンチメントが公式の支持率を予測する力があるかどうかを評価すること。
• 感情が政治的出来事への世論の反応をどのように媒介するかを明らかにし、意見の変化を引き起こすメカニズムを解明すること。
• 人口統計的代表性に欠けるものの、オンライン議論が広範な世論動向を反映していることを示すこと。

提案手法

• 1999年から2005年までのUsenet政治的ニュースグループからの数万件の議論を分析する。
• 感情的コンテンツは、Affective Norms for English Words (ANEW) レキシコンを用いて測定し、価値（肯定的／否定的）、覚醒（強度）、優位性（支配感）を評価する。
• 平均感情的値からの乖離を、議論における意見の相違および極端化の代理指標として用いる。
• 時系列分析により、感情的次元の変化と公式の大統領支持率の相関を検証する。
• 事前に定義されたアンケートトピックを避けて、自然な形での公的関心を捉えるために、自発的で公開の議論に焦点を当てる。
• 統計モデルを用いて、感情的シフトが支持率を予測する力の有効性を検証し、主要な政治的出来事の影響を制御する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オンライン政治的議論における感情的コンテンツは、大統領支持率の変化を予測できるか？
• RQ2 オンライン議論における価値、覚醒、優位性の乖離は、世論の極端化をどの程度反映しているか？
• RQ3 9・11やイラク戦争といった主要な政治的出来事は、オンライン議論における感情的センチメントにどのような影響を与えるか？
• RQ4 人口統計的代表性に欠けるにもかかわらず、オンライン議論は依然として広範な世論動向を反映しているか？
• RQ5 感情は、大規模な公的議論において一貫した政治的態度の指標として機能できるか？

主な発見

• 特に覚醒と優位性の感情的センチメントの変化が、大統領支持率の変動と顕著に相関しており、覚醒が最も強い予測力を持つことが判明した。
• 主な政治的出来事に伴い、明確な感情的反応が識別された。例えば、9・11攻撃後やアフガニスタン・イラクでの軍事行動後には、覚醒が上昇し、価値が否定的傾向を示した。
• 議論における平均感情的値からの乖離が、公的議論における意見の相違および極端化の信頼できる代理指標であることが示された。
• 人口統計的代表性に欠けるにもかかわらず、オンライン議論は世論動向を顕著な正確さで追跡しており、これは広範な社会的雰囲気を反映していることを示唆している。
• 価値、覚醒、優位性という感情的次元は、支持率の予測にそれぞれ異なる寄与を示し、特に覚醒が最も強固な予測要因であった。
• 研究結果は、感情知能理論を支持しており、感情が個人が政治的情報を処理し、意見を形成する際に中心的な役割を果たしていることを示している。