[論文レビュー] Networks of Power: Analyzing World Leaders Interactions on Social Media

Evgeniia Iakhnis, Adam Badawy|arXiv (Cornell University)|Jul 25, 2019

Social Media and Politics参考文献 33被引用数 4

ひとこと要約

本研究は、2012年から2017年までの間に193か国の国連加盟国における世界の指導者の間のグローバルな外交的相互作用を、新規の国際的データセットを用いて分析している。社会的ネットワーク分析を適用した結果、指導者のオンライン相互作用は、実際の外交的パターンを反映しており、特に民主主義が、クラスタリングの最も強い予測要因であることが判明した。一方、民主主義の指導者は、透明性と相互作用性の高さから、ネットワーク内でより中心的な位置を占めている。

ABSTRACT

World leaders have been increasingly using social media platforms as a tool for political communication. However, despite the growing research on governmental accounts on social media, virtually nothing is known about interactions among world leaders. Using a novel, cross-national dataset of Twitter communication for leaders of 193 countries for the period of 2012-2017, we construct retweet and mention networks to explore the patterns of leaders communication. We use social network analysis to conclude that the leaders interactions on social media closely resemble their interactions in the offline world. Besides, consistent with the democratic peace theory that underscores a special connection between democracies, we identify political regime as the main predictor of clustering between countries on Twitter. Finally, we explore the patterns of the leaders centrality to identify features that determine which leaders occupy more central positions in the network. Our findings yield new insights on how social media is used by government actors, and have important implications for our understanding of the impact of new technologies on the new forms of diplomacy.

研究の動機と目的

• 世界の指導者がソーシャルメディア上でどのように相互作用するかを調査すること、特にリツイートやメンションを通じての相互作用を対象とする。
• 指導者間のオンライン相互作用が、地域的連携や階層的配置といった現実の外交的パターンを反映しているかどうかを検討すること。
• 特に民主主義対非民主主義国家の違いが、Twitter上のネットワークコミュニティ形成に果たす役割を評価すること。
• グローバル指導者ソーシャルメディアネットワークにおけるリーダーシップの中心性を決定づける構造的特徴を特定すること。
• これらの発見が、デジタル外交、すなわち「twiplomacy」の新しい形を理解する上でどのような意味を持つのかを検討すること。

提案手法

• 2012年から2017年までの間に、193か国の国連加盟国指導者間のTwitter相互作用（メンションおよびリツイート）を網羅的に収集したデータセットを構築した。
• ページランクや重み付きインデグリーといった指標を用いて中心性を評価するなど、社会的ネットワーク分析を適用し、メンションおよびリツイートネットワークを構築・分析した。
• 時間的ネットワーク分析を用いて、ネットワーク構造の安定性を評価し、86％のメンションが2015年以降に集中していることから、2015年以降のデータに焦点を当てた。
• 政体形態、地理的接近性、政治的階層がネットワーククラスタリングに与える影響を検証するため、統計的モデリングを用いた。
• 時間経過にわたる比較可能性を確保するため、各期間ごとのインデグリー合計でネットワーク指標（例：重み付きインデグリー）を正規化した。
• パワー則の特性を考慮し、ページランクおよびインデグリー分布の第5百分位数、第25百分位数、中央値（第50百分位数）、第75百分位数、第95百分位数を用いて、ネットワークの安定性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 世界の指導者のTwitter上での相互作用は、その非公式外交的関係とどのように類似しているか？
• RQ2 政体形態が指導者ソーシャルメディアネットワークにおけるクラスタ形成をどれほど予測できるか？
• RQ3 グローバル指導者Twitterネットワークで中心的な位置を占める指導者は誰であり、その中心性を説明する要因は何であるか？
• RQ4 指導者間のTwitter相互作用の構造的パターンは、時間経過でどの程度安定しているか？
• RQ5 物的実力や階層的立場が、政体形態よりもネットワーク中心性をよりよく説明できるか？

主な発見

• 指導者のオンライン相互作用は、地理的地域や政治的階層レベルごとの強いクラスタリングを示し、非公式外交的パターンをよく反映している。
• 政体形態がネットワーククラスタリングの最も強い予測要因であり、民主主義の指導者は他の民主主義指導者と顕著に多く相互作用しており、民主主義平和理論と整合的である。
• ページランクおよび重み付きインデグリーの指標によって測定された結果、民主主義の指導者はTwitterネットワーク内でより中心的な位置を占めている。これは、可視性と接続性の高さを示唆している。
• ネットワーク構造は時間経過で安定しており、特に2015年以降は顕著に安定している。これは、時間的変動が存在するが、静的ネットワークモデルの適用が妥当であることを支持する。
• 物的実力や国家パワーがネットワーク中心性を有意に予測する証拠はなく、通信パターンは政体形態や透明性の影響をより強く受けることが示唆された。
• 独裁的政体がTwitterで活発に活動していないため、データセットは独裁的政体を過小評価しており、非ランダムなバイアスを含む。このため、政体間比較の範囲が制限されている。