[論文レビュー] Online Emotions During the Storming of the U.S. Capitol: Evidence from the Social Media Network Parler

Johannes Jakubik, Michael Vössing+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 8, 2022

Misinformation and Its Impacts被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、2021年1月6日における米国議会事務所襲撃の際、感情認識技術を用いて717,300件のParler投稿を分析した。Parler全体では否定的感情が支配的であり、トランプ支持層は驚きや怒りを示したが、QAnon支持層は顕著な感情的転換を示さなかった。これは、グループごとの感情反応の違いと、Twitterとの間でのプラットフォーム特有の差異を示している。

ABSTRACT

The storming of the U.S. Capitol on January 6, 2021 has led to the killing of 5 people and is widely regarded as an attack on democracy. The storming was largely coordinated through social media networks such as Parler. Yet little is known regarding how users interacted on Parler during the storming of the Capitol. In this work, we examine the emotion dynamics on Parler during the storming with regard to heterogeneity across time and users. For this, we segment the user base into different groups (e.g., Trump supporters and QAnon supporters). We use affective computing (Kratzwald et al. 2018) to infer the emotions in the contents, thereby allowing us to provide a comprehensive assessment of online emotions. Our evaluation is based on a large-scale dataset from Parler, comprising of 717,300 posts from 144,003 users. We find that the user base responded to the storming of the Capitol with an overall negative sentiment. Akin to this, Trump supporters also expressed a negative sentiment and high levels of unbelief. In contrast to that, QAnon supporters did not express a more negative sentiment during the storming. We further provide a cross-platform analysis and compare the emotion dynamics on Parler and Twitter. Our findings point at a comparatively less negative response to the incidents on Parler compared to Twitter accompanied by higher levels of disapproval and outrage. Our contribution to research is three-fold: (1) We identify online emotions that were characteristic of the storming; (2) we assess emotion dynamics across different user groups on Parler; (3) we compare the emotion dynamics on Parler and Twitter. Thereby, our work offers important implications for actively managing online emotions to prevent similar incidents in the future.

研究の動機と目的

• 2021年1月6日における米国議会事務所襲撃の際、Parler上でのオンライン感情がどのように変化したかを理解すること。
• トランプ支持者やQAnonフォロワーなど、異なるユーザー集団間での感情の多様性を調査すること。
• 主流メディアプラットフォームと代替技術プラットフォームの間で、感情的ダイナミクスにどのような差異が生じたかを比較すること。
• 代替技術プラットフォーム上での感情の動きが、社会的不安定を促進するか、あるいは緩和するかを根拠に基づいて明らかにすること。
• 今後のオンラインコミュニティにおける有害な感情的ダイナミクスの監視・管理戦略の立案を支援すること。

提案手法

• 2021年1月6日に収集された144,003人のユーザーからなる717,300件のParler投稿を含む大規模データセットを活用した。
• NRC感情語彙に基づく感情認識技術を用い、感情の推定と特定の感情（例：怒り、罪悪感、信じられない思い）の特定を実施した。
• ユーザーの自己申告されたバイオグラフィック情報に基づき、サブグループ（例：トランプ支持者、QAnon支持者）に分類した。
• 襲撃の前後における感情レベルの時間的推移を分析し、変化を追跡した。
• 主流メディアプラットフォームと代替技術プラットフォームの比較として、Twitterデータを用いて感情的ダイナミクスの対比分析を実施した。
• 人間によるラベル付けによる感情推定の妥当性を検証し、機械予測と有意な相関関係があることを確認した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 米国議会事務所襲撃の際、ソーシャルメディアプラットフォームParler上での感情とオンライン感情はどのように変化したか。
• RQ2 Parler上での感情は、特にトランプ支持者とQAnon支持者との間でどのように変化したか。
• RQ3 襲撃の前後において、ParlerとTwitterの感情的ダイナミクスはどのように異なったか。
• RQ4 過激主義的ユーザー集団（例：QAnon）は、主流支持者（例：トランプ支持者）と比較して、特徴的な感情的反応を示したか。
• RQ5 怒り、信じられない思い、罪悪感といった感情が、ユーザーの投稿にどの程度顕わになり、時間経過とともにどのように変化したか。

主な発見

• 襲撃の際、Parler全体の感情は否定的であり、怒りや不満といった感情が顕著に集中していた。
• トランプ支持層は、驚きや否定的感情が強く、出来事の結果を受け入れられない、あるいはそれに反発する感情を示した。
• QAnon支持層は、襲撃の際、感情的により否定的になる傾向を示さず、支持的または中立的な感情的スタンスを示した。
• ParlerはTwitterと比較して感情的にやや否定的でないが、不満や怒りのレベルが高く、より極端なが、広く否定的ではない議論が特徴的であった。
• ユーザー集団ごとの感情反応は顕著に異なり、トランプ支持者とQAnonフォロワーといったサブグループの反応に統計的に有意な差が認められた。
• 本研究では、ユーザーの間で罪悪感が著しく欠落していることが判明し、暴力的結果にもかかわらず、内部的な道徳的自己検証がほとんど見られなかった。