[論文レビュー] Pricing the Woman Card: Gender Politics between Hillary Clinton and Donald Trump

Yu Wang, Yang Feng+4 more|arXiv (Cornell University)|May 18, 2016

Electoral Systems and Political Participation参考文献 8被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、2016年米国大統領選挙におけるヒラリー・クリントンとドナルド・トランプの間で発生した「女性カード」のやり取りが、Twitterのフォロワー数に与える影響を測定するために、データ駆動型の手法と畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いる。その結果、この論争は女性がクリントンをフォローする可能性を高め、アンフォローよりもフォローする可能性を高めたが、トランプのフォロワーの性別構成に顕著な影響は認められなかった。

ABSTRACT

In this paper, we propose a data-driven method to measure the impact of the 'woman card' exchange between Hillary Clinton and Donald Trump. Building from a unique dataset of the two candidates' Twitter followers, we first examine the transition dynamics of the two candidates' Twitter followers one week before the exchange and one week after. Then we train a convolutional neural network to classify the gender of the followers and unfollowers, and study how women in particular are reacting to the 'woman card' exchange. Our study suggests that the 'woman card' comment has made women more likely to follow Hillary Clinton, less likely to unfollow her and that it has apparently not affected the gender composition of Trump followers.

研究の動機と目的

• 2016年米国大統領選挙におけるヒラリー・クリントンとドナルド・トランプの間で発生した「女性カード」のやり取りのジェンダー的影響を検討すること。
• 論争の前後における両候補の新規フォロワーおよびアンフォロワーの性別構成の変化を測定すること。
• 「女性カード」の言説が、女性のクリントン支持を高め、トランプ支持を低下させたかどうかを評価すること。
• 正確なフォロワーの性別推定のため、Twitterプロフィール画像を用いたCNNベースの性別分類モデルを構築および適用すること。
• 高ストレスな選挙における政治的SNSダイナミクスにおけるジェンダーの役割に関する実証的証拠を提供すること。

提案手法

• 2015年9月から2016年5月までの間、ヒラリー・クリントンおよびドナルド・トランプの詳細なTwitterフォロワーおよびアンフォローワーIDを含む、独自のデータセットUS2016を構築した。
• 14,504枚のラベル付きTwitterプロフィール画像を用いて、2層の畳み込み層と1層の全結合層を持つCNNを学習させ、フォロワーの性別分類の正確性を90.18%に達成した。
• 2016年3月以前のクリントンのアンフォロワーからの検証データを用いて、データ漏洩を回避し、ドメインの一貫性を確保した。
• 4月26日以降の新規フォロワーおよびアンフォロワーの性別構成の変化の統計的有意性を評価するためにスコア検定を適用した。
• 「女性カード」のやり取りの前後における、2つの1週間の期間窓（前後）において、両候補の新規フォロワーおよびアンフォロワーの性別割合を比較した。
• フォロワー移動の時系列分析を用いて、論争がジェンダー別エンゲージメントに与える影響を分離した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 「女性カード」のやり取りは、ヒラリー・クリントンの新規女性フォロワーの数に測定可能な増加をもたらしたか？
• RQ2 論争は、クリントンのアンフォロワーにおける女性の割合を低下させたか？
• RQ3 「女性カード」の言説は、ドナルド・トランプのフォロワーまたはアンフォロワーの性別構成に影響を及ぼしたか？
• RQ4 どちらの候補に対しても、女性フォロワーのエンゲージメントの変化は統計的に有意であったか？
• RQ5 この論争は、政治的SNSにおけるジェンダー親和性効果を強化したか、あるいは破壊したか？

主な発見

• 「女性カード」のやり取り後、ヒラリー・クリントンの新規フォロワーにおける女性の割合は1.6%上昇し、この変化は統計的に有意であった（p = 0.0093）。
• クリントンのアンフォロワーにおける女性の割合は3.7728%低下し、この減少は統計的に有意であった（p = 0.0239）。
• ドナルド・トランプに関しては、新規フォロワーにおける女性の割合が0.6717%上昇したが、この変化は有意ではなかった（p = 0.1582）。
• トランプのアンフォロワーにおける女性の割合は0.2786%低下したが、この変化も有意ではなかった（p = 0.8167）。
• CNNモデルは、性別分類の正確性が90.18%に達し、正確性（precision）は91.36%、再現率（recall）は90.05%であった。
• 本研究は、「女性カード」のやり取りが、SNSにおける女性のクリントン支持に測定可能な肯定的効果を及ぼしたという、最初の実証的証拠を提供した。