[論文レビュー] I Stand With You: Using Emojis to Study Solidarity in Crisis Events

Sashank Santhanam, Vidhushini Srinivasan+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 19, 2019

Digital Communication and Language参考文献 25被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、ソーシャルメディア上の対人的行動の指標として絵文字を用いることで、危機的状況における結束の仕組みを分析するフレームワークを提案する。2017年のハリケーン・イリーマおよび2015年のパリ同時多発テロの手作業でアノテートされたコーパスを用いて再帰的ニューラルネットワーク（RNN）を学習させた結果、絵文字が結束を信頼性高く示すことが判明。時間的・空間的側面において、地域的・感情的反応の違いを反映する明確な絵文字パターンが観察された。

ABSTRACT

We study how emojis are used to express solidarity in social media in the context of two major crisis events - a natural disaster, Hurricane Irma in 2017 and terrorist attacks that occurred on November 2015 in Paris. Using annotated corpora, we first train a recurrent neural network model to classify expressions of solidarity in text. Next, we use these expressions of solidarity to characterize human behavior in online social networks, through the temporal and geospatial diffusion of emojis. Our analysis reveals that emojis are a powerful indicator of sociolinguistic behaviors (solidarity) that are exhibited on social media as the crisis events unfold.

研究の動機と目的

• 危機的状況下におけるオンライン・ソーシャル・ネットワーク内での絵文字が、結束をどのように示すかを理解すること。
• 絵文字の使用を活用して、ソーシャルメディアのテキスト内における結束表現を検出・分類するスケーラブルな手法を開発すること。
• 大規模な危機発生時における、結束に関連する絵文字の時間的・空間的拡散パターンを調査すること。
• 自然災害とテロ攻撃という異なる危機タイプが、絵文字の使用と結束表現に与える影響を比較すること。
• 将来的な、絵文字に基づく対人的行動に関する研究を支援するため、公開可能で複数のアノテーターによる検証を経たコーパスを提供すること。

提案手法

• 2017年9月6日から12日までに発生したハリケーン・イリーマおよび2015年11月13日に発生したパリ同時多発テロに関連するキーワードを用いて、タイムスタンプおよび位置情報が付与された2つの大規模なコーパスをTwitterから構築し、合計1600万件を超えるツイートを含めた。
• 複数のアノテーターによる手作業によるアノテーションを実施し、ハッシュタグを結束意図の代理指標として用いて、ツイートが結束を示しているかどうかをラベル付けした。
• アノテート済みデータを用いて再帰的ニューラルネットワーク（RNN）モデルを学習させ、テキスト内の結束表現を分類した。この際、絵文字の内容を重要な特徴量として活用した。
• 地域および時間的側面における、結束に関連する絵文字の頻度および共起パターンをマッピングすることで、時間的・空間的拡散を分析した。
• 結束ツイートにおける絵文字の共起ネットワークを構築し、絵文字の意味的クラスターや、結束表現における機能的役割を同定した。
• 絵文字のセンチメント分析を用いて、感情的トーンの時間的変化を検証し、肯定的・否定的バイアスを持つ絵文字の違いを明らかにした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 危機関連のソーシャルメディア投稿において、絵文字が結束を示す信頼性のある指標としてどのように機能するか。
• RQ2 危機発生時における、影響を受けていない地域と影響を受けた地域とで、結束に関連する絵文字の地理的・時間的拡散にどのような違いが生じるか。
• RQ3 結束表現において顕在化する絵文字のパターンは何か。また、自然災害とテロ攻撃という異なる危機タイプにおいて、そのパターンはどのように異なるか。
• RQ4 絵文字の共起ネットワークは、結束メッセージにおける絵文字の意味的役割と機能的役割をどのように反映しているか。
• RQ5 結束ツイートにおける絵文字のセンチメントは時間経過とともにどのように変化するか。また、その変化は危機発生時の感情的ダイナミクスをどのように明らかにするか。

主な発見

• RNNモデルは、アノテート済みコーパス上で優れた性能を示し、絵文字がソーシャルメディアのテキスト内における結束表現を分類する信頼性の高い特徴量として有効に機能することが確認された。
• パリ同時多発テロのコーパスでは、フランス国旗の絵文字（例：）が顕著に多く見られ、民族的意識の高まりを示唆しているが、ハリケーン・イリーマのコーパスでは同様の傾向は認められなかった。
• 結束ツイートにおいて、人間的特徴を持つ絵文字（例：, ）は、祈りの象徴（, ）や感情的支援の象徴（, ）と頻繁に共起しており、共感の表現における機能的役割を示している。
• 肯定的バイアスを持つ絵文字（例：、）は、危機のタイムライン全体にわたり安定的に存在していた一方、否定的バイアスを持つ絵文字は、時間の経過とともに頻度が低下した。
• 空間的分析から、非影響地域においては、結束の絵文字の拡散が早期に始まっており、外部のコミュニティがハートや祈りの手の絵文字を通じて、初期の影響段階を過ぎた後に結束を示すことが明らかになった。
• 2017年9月9日以降、ハリケーン・イリーマの発生時、動物やペットの絵文字を含む多様な絵文字が登場し、即時の危機対応から長期的な感情的・物語的関与への言説のシフトを示唆した。