[論文レビュー] Shifting Polarization and Twitter News Influencers between two U.S. Presidential Elections

James Flamino, Alessandro Galezzi+8 more|arXiv (Cornell University)|Nov 3, 2021

Social Media and Politics被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、2016年および2020年米国大統領選挙におけるTwitterデータを分析し、政治的極化の変化とニュースインフルエンサーの役割の変化を検討する。リツイートネットワークとイデオロギー分類を用いた分析により、インフルエンサーおよびそのリツイーター間での極化が顕著に増加していることが判明。2020年の上位インフルエンサーの75%は2016年には上位に含まれていなかった。また、特にフェイクニュースネットワークにおいて、メディア関連インフルエンサーから政治的関連または非関連インフルエンサーへのシフトが顕著に見られた。

ABSTRACT

Social media are decentralized, interactive, and transformative, empowering users to produce and spread information to influence others. This has changed the dynamics of political communication that were previously dominated by traditional corporate news media. Having hundreds of millions of tweets collected over the 2016 and 2020 U.S. presidential elections gave us a unique opportunity to measure the change in polarization and the diffusion of political information. We analyze the diffusion of political information among Twitter users and investigate the change of polarization between these elections and how this change affected the composition and polarization of influencers and their retweeters. We identify "influencers" by their ability to spread information and classify them into those affiliated with a media organization, a political organization, or unaffiliated. Most of the top influencers were affiliated with media organizations during both elections. We found a clear increase from 2016 to 2020 in polarization among influencers and among those whom they influence. Moreover, 75% of the top influencers in 2020 were not present in 2016, demonstrating that such status is difficult to retain. Between 2016 and 2020, 10% of influencers affiliated with media were replaced by center- or right-orientated influencers affiliated with political organizations and unaffiliated influencers.

研究の動機と目的

• 2016年と2020年米国大統領選挙の間におけるTwitterインフルエンサーおよびそのリツイーターの政治的極化の変化を調査すること。
• 上位インフルエンサーの構成とイデオロギー的傾向を、メディア関連、政治的関連、非関連の3つに分類すること。
• ソーシャルネットワークを通じた政治的情報の拡散様式の変化を評価し、影響力の源が伝統的メディアから政治的または独立系の人物にシフトしたかどうかを検討すること。
• リツイートネットワークにおけるイデオロギー的極化の強度を測定し、2016年から2020年にかけて増加したかどうかを確認すること。
• ソーシャルメディアがフェイクニュースの拡散をどのように助長したか、および政治的議論における影響力のダイナミクスがどのように変化したかを評価すること。

提案手法

• 候補者の名前をキーワードとして使用し、Twitter Search APIを用いて2016年には1億7100万件、2020年には7億200万件のツイートを収集。
• 過去の政治的傾向評価に基づき、ニュースメディアのウェブサイトを「真ん中」「左」「右」「極端なバイアス（左）」「フェイク」の5つのイデオロギー的カテゴリに分類。
• 各メディアカテゴリごとにリツイートネットワークを再構築し、中心性指標（例：近接度、中間性）を用いて上位25名のインフルエンサーを特定。これにより情報拡散能力を評価。
• 公式所属の確認とコンテンツ分析に基づき、インフルエンサーをメディア関連、政治的関連、非関連に分類。
• リツイートネットワークにLouvainアルゴリズムを適用し、イデオロギークラスタリングに基づくコミュニティを定義。コミュニティ検出に用いたモジュラリティと正規化カットを用いて極化を測定。
• ハーティガンスのディップテストとブートストラップリサンプリングを用い、イデオロギー分布の単峰性を評価し、95%信頼区間を計算。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2016年と2020年米国大統領選挙の間で、上位Twitterインフルエンサーの構成はどのように変化したか？
• RQ2 2016年から2020年にかけて、インフルエンサーおよびそのリツイーター間の極化はどの程度増加したか？
• RQ3 2016年から2020年にかけて、政治的影響力の源は伝統的メディアから政治的関連または非関連インフルエンサーにシフトしたか？
• RQ4 フェイクニュースの拡散はどのように変化したか。特に、上位フェイクニュース拡散者のメディア関連性は？
• RQ5 リツイートと引用（Quote）の関係は、Twitterにおけるイデオロギー的クラスタリングにどのように影響したか？

主な発見

• メディア機関に所属する上位インフルエンサーの割合は2016年から2020年に減少し、政治的機関に所属するか非関連のインフルエンサーの割合が増加した。
• 2020年の上位25名のインフルエンサーの75%は2016年の上位25名に含まれていなかった。これは、影響力の地位に高い入れ替わりが生じたことを示している。
• 2016年のメディア関連インフルエンサーの10%が、2020年に真ん中または右寄りのインフルエンサーに置き換わった。これらは政治的機関に所属するか非関連のインフルエンサーであった。
• インフルエンサーおよびそのリツイーター間の極化は2016年から2020年に顕著に増加した。モジュラリティ（0.236 vs. 0.234）と正規化カット（0.58 vs. 0.66）の結果から明らかになった。
• 左寄りインフルエンサーではリツイート比に対して引用の割合が高かった（2016年：0.05、2020年：0.04）、右寄りインフルエンサーとは対照的に（両年とも0.038）、左寄りネットワークでの参加がより活発であることが示唆された。
• 2016年と2020年の間で共通するユーザーの割合は0.1086から0.1474に上昇し、ユーザー参加の増加が示された。一方、共通するインフルエンサーの割合は0.1786から0.2091に上昇した。