[論文レビュー] Higher contagion and weaker ties mean anger spreads faster than joy in social media

Rui Fan, Ke Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 12, 2016

Misinformation and Its Impacts被引用数 22

ひとこと要約

本研究は、1,100万件のWeiboツイートを分析し、怒りが喜びよりもSNSで速やかに広がる理由として、感染性が高く、弱い社会的つながりを通じて好意的に拡散されるという事実を示した。計算的社会科学的手法を用いて、怒りの急速な拡散は、感情感染性の高さと、弱いつながりを通じてコミュニティ境界を越えて伝播できる能力に起因していることが明らかになった。これは、個人の怒りの管理やオンラインでの怒りの拡散を制御するための知見を提供する。

ABSTRACT

Increasing evidence suggests that, similar to face-to-face communications, human emotions also spread in online social media. However, the mechanisms underlying this emotional contagion, for example, whether different feelings spread in unlikely ways or how the spread of emotions relates to the social network, is rarely investigated. Indeed, because of high costs and spatio-temporal limitations, explorations of this topic are challenging using conventional questionnaires or controlled experiments. Because they are collection points for natural affective responses of massive individuals, online social media sites offer an ideal proxy for tackling this issue from the perspective of computational social science. In this paper, based on the analysis of millions of tweets in Weibo, surprisingly, we find that anger is more contagious than joy, indicating that it can spark more angry follow-up tweets. Moreover, regarding dissemination in social networks, anger travels easily along weaker ties than joy, meaning that it can infiltrate different communities and break free of local traps because strangers share such content more often. Through a simple diffusion model, we reveal that greater contagion and weaker ties function cooperatively to speed up anger's spread. The diffusion of real-world events with different dominant emotions provides further testimony to the findings. To the best of our knowledge, this is the first time that quantitative long-term evidence has been presented that reveals a difference in the mechanism by which joy and anger are disseminated. Our findings shed light on both personal anger management in human communications and on controlling collective outrage in cyberspace.

研究の動機と目的

• オンラインSNSにおける感情感染のメカニズム、特に肯定的・否定的感情の違いを解明すること。
• 特につながりの強さが、怒りや喜びといった感情の拡散にどのように影響するかを検討すること。
• 実世界のユーザ生成コンテンツを用いて、感情感染の差動的ダイナミクスに関する定量的で長期的な証拠を提供すること。
• サイバースペースにおける個人の感情調節や集団行動の管理に及ぼすインパクトを探ること。

提案手法

• 本研究は、約10万人のWeiboユーザーが6か月間にわたって投稿した1100万件以上のツイートを分析し、自然な感情表現を捉える。
• 自然言語処理（NLP）を用いたセンチメント分析により、感情を喜び、怒り、嫌悪、悲しみの4種類に分類する。
• 研究者は、感情的コンテンツがソーシャルネットワーク全体にどのように伝播するかを追跡するため、拡散モデルを用いて感情感染をモデル化する。
• つながりの強さは、相互作用の頻度と相互性に基づいて測定され、頻繁で相互的なやり取りを行う強いつながりと、稀で片方向的または非相互的な関係である弱いつながりに区別される。
• 本研究は、現実の出来事に伴い特定の感情が優勢になる状況を対象に、感情の拡散を縦断的に追跡する。
• 統計的モデリングとネットワーク分析を用いて、怒りと喜びの拡散の速度、到達範囲、構造的経路を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オンラインSNSにおける怒りと喜びの感染率には、どのような違いがあるか？
• RQ2 社会的つながりの強さは、怒りや喜びといった異なる感情の拡散に影響を与えるか、特に怒りと喜びに影響を与えるか？
• RQ3 感情感染はどの程度コミュニティ境界を越えて広がるのか。弱いつながりはそのプロセスにどのように寄与するか？
• RQ4 感情のトーンが明確に異なる現実の出来事は、怒りと喜びの拡散ダイナミクスにどのように影響を与えるか？
• RQ5 感染力の強さとネットワーク構造のどちらが、怒りの速やかな拡散を主に駆動しているのか？

主な発見

• 怒りは喜びよりも顕著に感染性が高く、初期投稿に対してより多くの怒りの返信ツイートが生成される。
• 怒りは特に弱いつながりを通じて、喜びよりも速く、広く拡散される。弱いつながりはコミュニティ間のブリッジとして機能する。
• 弱いつながりは怒りのコンテンツを共有する傾向が強く、怒りが局所的なクラスタから解放され、他人に容易に届く仕組みになっている。
• 喜びは強いつながりのコミュニティ内に留まりやすく、クラスタリング効果が顕著で、コミュニティ間の拡散が制限される。
• 高い感染性と弱いつながりを通じた好意的な拡散の組み合わせが、怒りの拡散を加速させる相乗効果を生み出している。
• 現実の出来事に怒りや喜びが支配的である場合、一貫したパターンが確認され、怒りが自然環境下でも速く広がることを裏付けた。