[論文レビュー] Flocking to Mastodon: Tracking the Great Twitter Migration

Haris Bin Zia, Jiahui He+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 28, 2023

Privacy, Security, and Data Protection被引用数 7

ひとこと要約

この研究では、イーロン・マスクによる買収後、13万6009人のTwitterユーザーがMastodonに移行する様子を追跡し、インスタンスごとのユーザー分布、ソーシャルネットワークが移行選択に与える影響、およびクロスプラットフォームでの利用パターンを分析している。その結果、Mastodonではユーザー主導の集中化が顕著（上位25%のインスタンスが96%のユーザーを占める）ものの、小規模なインスタンスではユーザー活動がより活発であり、移行後のユーザーは各プラットフォームで著しく異なるコンテンツを投稿しており、同一投稿はわずか1.53%にとどまっていることが明らかになった。

ABSTRACT

The acquisition of Twitter by Elon Musk has spurred controversy and uncertainty among Twitter users. The move raised as many praises as concerns, particularly regarding Musk's views on free speech. As a result, a large number of Twitter users have looked for alternatives to Twitter. Mastodon, a decentralized micro-blogging social network, has attracted the attention of many users and the general media. In this paper, we track and analyze the migration of 136,009 users from Twitter to Mastodon. Our analysis sheds light on the user-driven pressure towards centralization in a decentralized ecosystem and identifies the strong influence of the social network in platform migration. We also characterize the activity of migrated users on both Twitter and Mastodon.

研究の動機と目的

• マスク買収後のMastodonインスタンスにおけるユーザーの分布を理解し、分散化の傾向を評価すること。
• ユーザーの既存のTwitterフォロワー・ネットワークが、Mastodonインスタンス選択に与える影響を検討すること。
• 移行済みユーザーがTwitterおよびMastodonで示すコンテンツおよび行動パターンを特徴づけること。
• 両プラットフォーム間でのコンテンツの有害性およびユーザー参加度の違いを評価すること。

提案手法

• 13万6009人の独自のTwitterユーザーがMastodonにアカウントを作成した移行データを収集・分析した。
• ユーザーを2,879の異なるMastodonインスタンスにマッピングし、分布と中心性を検証した。
• 両プラットフォームにおけるユーザー活動を追跡し、投稿頻度、コンテンツ類似度、有害性レベルを分析した。
• ActivityPubプロトコルのメタデータを用いて、インスタンス間のフォロービヘイビアやフェデレーションのパターンを特定した。
• 自然言語処理を適用し、Jaccard類似度を用いてTwitterとMastodonの投稿間の類似度を比較した。
• 両プラットフォームで事前学習済み分類器を用いて有害性を測定し、移行ユーザーの有害性率を比較した。

(a)

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 新規ユーザーはMastodonインスタンスのどの程度に分布しているのか。分散化にどのような意味があるのか。
• RQ2 ユーザーのエゴセントリックなTwitterフォロワー・ネットワークが、Mastodonインスタンス選択にどの程度影響を及えるのか。
• RQ3 移行済みユーザーのTwitterおよびMastodonにおける利用パターン、特にコンテンツと参加度に関してはどのような特徴があるのか。

主な発見

• Mastodonインスタンスの上位25%が、移行ユーザーの96%を占めており、ユーザー主導の集中化が顕著であることが示された。
• ユーザー分布の集中化にもかかわらず、小規模インスタンス（特に単一ユーザーインスタンス）は、大規模インスタンスに比べて平均で121%高い投稿頻度を示した。
• 平均して、ユーザーのMastodon投稿のうちわずか1.53%がTwitter投稿と同一であり、プラットフォーム間で著しいコンテンツ戦略の違いが確認された。
• 両プラットフォームで有害性レベルは低く抑えられていた：移行ユーザーのツイートの5.49%、Mastodonステータスの2.80%が有害と分類された。
• ユーザーのTwitterフォロワーの14.72%が、同じMastodonインスタンスに移行しており、ソーシャルネットワークがインスタンス選択に顕著な影響を与えていることが示された。
• 移行ユーザーの14.26%が、両プラットフォームで少なくとも1件の有害なステータスを投稿しており、プラットフォームの違いにもかかわらず行動の継続性が見られた。

(b)