[論文レビュー] State-level Racially Motivated Hate Crimes Contrast Public Opinion on the #StopAsianHate and #StopAAPIHate Movement

Hanjia Lyu, Yangxin Fan+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 29, 2021

Hate Speech and Cyberbullying Detection参考文献 24被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、2021年3月18日から4月11日までの間に米国30州の46,058人のTwitterユーザーを対象に、#StopAsianHateおよび#StopAAPIHate運動に関する世論を分析した。女性、若年層、アジア系およびブラックコミュニティの参加率が高く、51.56%が直接的な支援を示した。特に、人種的動機による憎しみの犯罪が多発する州では、運動に対する否定的感情が最も弱く、地域の憎しみの犯罪の発生率と公的な支持の間には相関関係がある可能性があることが示唆された。

ABSTRACT

#StopAsianHate and #StopAAPIHate are two of the most commonly used hashtags that represent the current movement to end hate crimes against the Asian American and Pacific Islander community. We conduct a social media study of public opinion on the #StopAsianHate and #StopAAPIHate movement based on 46,058 Twitter users across 30 states in the United States ranging from March 18 to April 11, 2021. The movement attracts more participation from women, younger adults, Asian and Black communities. 51.56% of the Twitter users show direct support, 18.38% are news about anti-Asian hate crimes, while 5.43% show a negative attitude towards the movement. Public opinion varies across user characteristics. Furthermore, among the states with most racial bias motivated hate crimes, the negative attitude towards the #StopAsianHate and #StopAAPIHate movement is the weakest. To our best knowledge, this is the first large-scale social media-based study to understand public opinion on the #StopAsianHate and #StopAAPIHate movement. We hope our study can provide insights and promote research on anti-Asian hate crimes, and ultimately help address such a serious societal issue for the common benefits of all communities.

研究の動機と目的

• ソーシャルメディア上の議論を通じて、#StopAsianHateおよび#StopAAPIHate運動に関する世論を理解すること。
• 性別、年齢、人種、政治的立場などのユーザーのデモグラフィック要因が、参加行動および感情にどのように影響するかを検討すること。
• 州レベルでの人種的動機による憎しみの犯罪と、運動に対する世論の感情の関係を調査すること。
• 運動に関する公的議論に支配的なトピックのテーマを特定すること。

提案手法

• 2021年3月18日から4月11日までの間、Tweepy APIを用いて46,058件の独自のTwitterユーザーのプロフィールとその公開ツイートを収集した。
• コンテンツ分析を用いて、支援、ニュース、否定的感情などを含む6つのテーマ別カテゴリにツイートを分類した。
• ユーザーのデモグラフィックおよび行動的特徴が運動に対する感情にどのように予測されるかを分析するため、ロジスティック回帰モデルを用いた。
• FBIの州レベルの憎しみの犯罪データと、各州ごとの否定的感情を示すツイートの割合を相関分析した。
• ユーザーが自ら報告したデータ（例：性別、人種、政治的フォローリスト）を用いて、参加パターンと感情の変動を評価した。
• 統計的モデリングを用いて、憎しみの犯罪率と世論の関連性を、ユーザー個別の変数を制御した上で検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Twitter上での#StopAsianHateおよび#StopAAPIHate運動に関する公的議論における支配的テーマと感情パターンは何か？
• RQ2 性別、年齢、人種、政治的立場といったデモグラフィック要因は、運動への参加および感情にどのように影響するか？
• RQ3 州レベルでの人種的動機による憎しみの犯罪率と、#StopAsianHateおよび#StopAAPIHate運動に対する否定的感情の割合との間に有意な関係があるか？
• RQ4 憎しみの犯罪率の高い州に住むユーザーは、他の州に比べて運動に対してより強い支持を示すか、それとも弱い支持を示すか？

主な発見

• 46,058人のTwitterユーザーのうち51.56%が#StopAsianHateおよび#StopAAPIHate運動に対して直接的な支援を示した。18.38%はアジア系への憎しみの犯罪に関するニュースを共有した。
• 女性（55.68%）および若年層（18〜29歳の46.96%）が研究対象集団において過剰に占めており、これらのグループの関与度が特に高いことが示された。
• アジア系（25.29%）およびブラック系（19.43%）ユーザーは、一般のTwitterユーザーにおける割合に比べて過剰に占めており、コミュニティの強い関与がうかがえる。
• 人種的動機による憎しみの犯罪が最も高い州では、運動に対する否定的感情の割合が最も低く、憎しみの犯罪の発生率と公的否定感情の間には負の相関関係があることが示唆された。
• ロジスティック回帰分析では、ブラック系ユーザーが「二重基準」や「政策」といったトピックに関して否定的感情を示す可能性が有意に高く、それぞれ係数が-0.98***および1.24***であった。
• 憎しみの犯罪率が高い州では、否定的感情の割合が有意に低く（係数 = 3.15**）関連していた。これは、地域での被害経験が反発を助長するのではなく、結束を促す可能性があることを示唆している。