[論文レビュー] Public discourse and news consumption on online social media: A quantitative, cross-platform analysis of the Italian Referendum

Michela Del Vicario, Sabrina Gaito+3 more|IMT Institutional Repository (IMT School for Advanced Studies Lucca)|Feb 20, 2017

Misinformation and Its Impacts参考文献 5被引用数 11

ひとこと要約

本研究は、イタリア憲法改正サブミッションの際のフェイスブックとツイッターにおけるニュース消費と公共的議論について、定量的でクロスプラットフォームな分析を実施し、明確に分離されたエコーチャンバーが自発的に形成されていることを明らかにした。自動化されたトピックモデリングとセンチメント分析を用いて、対立的となるトピックを同定し、感情反応の乖離を測定することで、ソーシャルメディア上でのウイルス性偽情報の検出や、極化したオンライン環境におけるナラティブの進化を理解する手がかりが得られた。

ABSTRACT

The rising attention to the spreading of fake news and unsubstantiated rumors on online social media and the pivotal role played by confirmation bias led researchers to investigate different aspects of the phenomenon. Experimental evidence showed that confirmatory information gets accepted even if containing deliberately false claims while dissenting information is mainly ignored or might even increase group polarization. It seems reasonable that, to address misinformation problem properly, we have to understand the main determinants behind content consumption and the emergence of narratives on online social media. In this paper we address such a challenge by focusing on the discussion around the Italian Constitutional Referendum by conducting a quantitative, cross-platform analysis on both Facebook public pages and Twitter accounts. We observe the spontaneous emergence of well-separated communities on both platforms. Such a segregation is completely spontaneous, since no categorization of contents was performed a priori. By exploring the dynamics behind the discussion, we find that users tend to restrict their attention to a specific set of Facebook pages/Twitter accounts. Finally, taking advantage of automatic topic extraction and sentiment analysis techniques, we are able to identify the most controversial topics inside and across both platforms. We measure the distance between how a certain topic is presented in the posts/tweets and the related emotional response of users. Our results provide interesting insights for the understanding of the evolution of the core narratives behind different echo chambers and for the early detection of massive viral phenomena around false claims.

研究の動機と目的

• 高リスクの政治的出来事におけるオンラインソーシャルメディア上でのコンテンツ消費およびナラティブ形成の背後要因を理解すること。
• ユーザーの注目がフェイスブックとツイッターの特定のニュースソースに限定されることで、コミュニティの分離が生じるメカニズムを調査すること。
• 対立的となるトピックを同定し、コンテンツの提示とユーザーの感情反応との間の感情的反応の乖離を測定すること。
• プラットフォーム間でのオンラインディスコースの構造的および感情的ダイナミクスを明らかにし、偽情報の早期検出に寄与すること。
• エコーチャンバーの進化およびソーシャルメディアエコシステム内での誤情報の拡散に関する実務的インサイトを提供すること。

提案手法

• ユーザーのフェイスブックページやツイッターアカウントとの相互作用に基づく二部グラフネットワークを構築し、コンテンツ消費パターンをモデル化した。
• コミュニティ検出アルゴリズムを適用して、事前に定義されていない、自発的に形成されたコミュニティを両プラットフォームで同定した。
• 自動トピック抽出技術を用いて、各コミュニティ内で議論された主要なテーマを特定した。
• 投稿／ツイートおよびユーザー反応の両方に対してセンチメント分析を実施し、感情反応の程度を定量化した。
• 投稿のセンチメントとユーザー反応のセンチメントとの間の感情的距離を測定し、センチメントの不一致を検出した。
• クロスプラットフォーム比較を実施し、フェイスブックとツイッターにおけるナラティブ構造および感情的ダイナミクスの差異を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 イタリア憲法改正サブミッションのような政治的出来事の周囲りで、オンラインディスカッションにおいてコミュニティ構造はどのように自発的に形成されるのか？
• RQ2 ユーザーはフェイスブックとツイッターにおいて、どの程度限定されたニュースソースに注目を集中させるのか？
• RQ3 フェイスブックおよびツイッターのコミュニティ間および内部で、どのトピックが最も対立的であるとされるのか？
• RQ4 投稿で示されたセンチメントとユーザーが示す感情反応とはどのように異なるのか？ これによりナラティブの極化はどのような情報を示すのか？
• RQ5 感情的反応の乖離は、ウイルス性偽情報の早期発生を検出するのに役立つだろうか？

主な発見

• フェイスブックおよびツイッターの両方で、事前に分類されていない、明確に分離された自発的コミュニティが形成された。これは自己組織的エコーチャンバーの存在を示している。
• ユーザーは一貫して限定されたフェイスブックページおよびツイッターアカウントに注目を集中させ、コミュニティ境界を強化していた。
• 自動トピックモデリングにより対立的トピックが同定され、各コミュニティ内で独自のナラティブが形成された。
• コンテンツに対する感情的反応には顕著な乖離が認められ、特にフェイスブックでは、特定の実体に対して、投稿のセンチメントよりもユーザーの反応がより否定的であった。
• コミュニティC1およびC2では、投稿とユーザー反応の感情的距離がフェイスブックでツイッターに比べて大きかったが、C3では逆転しており、プラットフォーム固有の極化ダイナミクスが示された。
• ニュースソースはプラットフォーム間で異なるコミュニティ参加を示しており、あるプラットフォームでは複数のコミュニティに参加しているが、別のプラットフォームでは参加していないケースがあり、プラットフォーム固有の聴衆セグメンテーションが示された。