[論文レビュー] Theme Analysis of Political Facebook Ads in the 2021 Dutch General Election

Joren Vrancken|arXiv (Cornell University)|Jan 12, 2022

Social Media and Politics被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、Facebook広告ライブラリを用いて2021年のオランダ議会選挙における政治的Facebook広告を分析するためのテーママッチング手法を提案する。この手法により、限定的なメタデータを補い、大規模なコンテンツ分析を可能にする。広告本文を手動で作成した文脈的に関連するテーマ用語リストと照合することで、政党がどの政治的テーマを重視しているかを特定する。その結果、政党は有権者が重視すると考えられる問題に注力しており、性別、年齢、地域ごとの顕著なデモグラフィックターゲティングパターンが明らかになった。

ABSTRACT

Social media platforms have been trying to be more transparent about the political ads they run on their platforms, because the Cambridge Analytica scandal revealed that political campaigns are using social media on a large scale. One such transparency effort is the Facebook Ad Library, a public repository of all political ads run on Facebook and Instagram. This library provides journalist and researchers with data to get a better understanding of political advertising and microtargeting on Facebook's platforms. Unfortunately, the Facebook Ad Library only provides estimates and basic information. This paper analyses political ads in more depth, by examining the themes that ads are about. We provide a method to match themes to political Facebook ads and we apply this method to analyse Facebook ad campaigns ran by Dutch political parties during the 2021 Dutch general election.

研究の動機と目的

• Facebook広告ライブラリに存在するテーマメタデータの不足により、政治的広告コンテンツの大規模分析が制限されているという問題に対処すること。
• 手作業で整備した語彙リストを用いた再現可能でテキストベースの方法を考案し、Facebook広告に政治的テーマを割り当てる。
• 2021年のオランダ議会選挙におけるオランダの政党が、広告キャンペーンにおいて特定のテーマをどの程度重視したかを調査すること。
• 外部のアンケートデータを用いて、政党の広告テーマと一般有権者の関心の間の整合性を評価すること。
• 性別、年齢、地域のデモグラフィック要因ごとの広告インプレッションの配布パターンを特定すること。

提案手法

• 各政治的テーマ（例：移住、気候変動、社会福祉）について、政党のマニフェストおよび一般的な広告表現に基づき、手作業で整備した文脈的に適切な語彙リストを用意する。
• 各広告について、広告本文と各テーマの語彙リストとの共通部分（インターセクション）を計算し、テーマの関連性を特定する。
• 長さに依存しないアプローチであり、共有語にのみ注目することで、短いまたは長い広告とも互換性を持つ。
• トピックモデリングやクラスタリングではなく、共通で文脈的に適切なキーワードの存在に基づいてテーマを割り当てる。
• 政治的議論の変化に応じて、語彙リストを最新の選挙キャンペーンの議論を反映させる形で更新することで、進化する政治的問題にも対応する。
• 本分析は、オランダ統計局のデモグラフィック比較データと併用し、Facebook広告ライブラリから得た2021年オランダ議会選挙の30,000件以上の広告に適用された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2021年のオランダ議会選挙において、オランダの政党はFacebook広告でどの政治的テーマを強調しているか？
• RQ2 政党の広告におけるテーマ優先順位は、有権者が最も重要視すると考えている問題とどの程度一致しているか？
• RQ3 性別、年齢、地域のグループごとの広告インプレッションの配布にどのようなデモグラフィックパターンが現れるか？
• RQ4 政党の広告テーマは、現在の世論や有権者の関心をどの程度反映しているか？
• RQ5 キーワードインターセクションに依存する本手法は、トピックモデリングなどの代替手法と比較して、テーマコンテンツをどの程度的確に捉えているか？

主な発見

• 2021年のオランダ議会選挙における政党は、有権者が重視すると考えられる問題に注力しており、本手法が意味のあるメッセージを的確に捉えていることを裏付けた。
• 移住関連広告の約60％が男性をターゲットとしており、社会福祉関連広告の約60％が女性に表示されたことから、明確な性別ベースのターゲティングが確認された。
• 65歳以上という最大のデモグラフィックグループは、ほとんどのテーマにおいてインプレッションで顕著に低く抑えられており、おそらくソーシャルメディア利用の低さが要因と考えられる。
• 農業など一部のテーマを除き、地域別の広告インプレッションの分布は人口統計と概ね一致していたが、農業関連では顕著な乖離が見られた。
• 本手法は30,000件を超える政治的広告を効果的に処理し、手作業によるテーマ語彙リストの整備にもかかわらずスケーラビリティを示した。
• 本研究は、同じテーマ（例：気候変動）に対しても政党が異なる言語を用いていることを明らかにした。これは、一般的なキーワードマッチングを超えた文脈に配慮したテーマ検出の必要性を示唆している。