[論文レビュー] Tweeting the Mind and Instagramming the Heart: Exploring Differentiated Content Sharing on Social Media

Lydia Manikonda, Venkata Vamsikrishna Meduri+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 8, 2016

Misinformation and Its Impacts被引用数 16

ひとこと要約

本研究は、1,035,840人のユーザーが二重アカウントを持つ公開投稿1,035,840件のデータセットを用いて、自然言語処理とコンピュータビジョンを活用し、TwitterとInstagramにおけるコンテンツ共有行動を比較した。その結果、Twitterはニュース、意見、業務関連のコンテンツを扱うプラットフォームであるのに対し、Instagramは個人的、社会的、感情的な表現を重視しており、セルフィーやグループ写真のような喜びに満ちた視覚的な個人的瞬間が強調されているため、顕著に高いエンゲージメントを示していることがわかった。

ABSTRACT

Understanding the usage of multiple OSNs (Online Social Networks) has been of significant research interest as it helps in identifying the unique and distinguishing trait in each social media platform that contributes to its continued existence. The comparison between the OSNs is insightful when it is done based on the representative majority of the users holding active accounts on all the platforms. In this research, we collected a set of user profiles holding accounts on both Twitter and Instagram, these platforms being of prominence among a majority of users. An extensive textual and visual analysis on the media content posted by these users revealed that both these platforms are indeed perceived differently at a fundamental level with Instagram engaging more of the users' heart and Twitter capturing more of their mind. These differences got reflected in almost every microscopic analysis done upon the linguistic, topical and visual aspects.

研究の動機と目的

• 両方のプラットフォームを併用するユーザーが、コンテンツ共有行動においてどのように異なるかを理解すること。
• 両プラットフォーム間における言語的、トピック的、視覚的コンテンツの根本的な違いを特定すること。
• 感情表現、トピック、視覚的特徴の観点から、ユーザーのコンテンツがプラットフォーム間でどのように変化するかを定量化すること。
• ユーザーが特定の種類のコンテンツに対して、なぜ一方のプラットフォームを選択するのかを調査すること。
• ユーザー行動に基づいて、Twitterが『頭』のプラットフォームであり、Instagramが『心』のプラットフォームであるとされる根拠を実証的に提示すること。

提案手法

• About.me APIおよび公式ソーシャルメディアAPIを用いて、TwitterおよびInstagramの両方でアクティブなアカウントを持つ1,035,840人のユーザーの公開投稿を収集した。
• 両プラットフォームのテキストコンテンツに対してTwitterLDAを適用し、キャプションおよびツイートから潜在的トピックを抽出した。
• スピードアップド・ラピッド特徴（SURF）とk-meansクラスタリングを用いたベクトル量子化を用いて、視覚的コンテンツを明確な画像タイプに分類した。
• OpenCVを用いてグレースケールヒストグラムを抽出し、輝度と色の分布を分析することで、明るさとコントラストに基づいた画像のクラスタリングを可能にした。
• 両プラットフォームの視覚的カテゴリクラスタの妥当性と洗練を検証するために、200件のサンプル画像を手動でラベル付けした。
• いいね（Instagram）およびリツイート／お気に入り（Twitter）を測定し、Instagramのリツイートを代替指標としてコメントを用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 TwitterとInstagramにおけるユーザーのコンテンツの言語的およびトピック的特性は、どのように異なるか？
• RQ2 各プラットフォームで支配的な視覚的コンテンツカテゴリは何か。また、それらはユーザーの意図の違いをどのように反映しているか？
• RQ3 色のパレットや輝度の観点から、TwitterとInstagramの投稿における視覚的特徴はどのように異なるか？
• RQ4 ユーザーのデモグラフィックが類似しているにもかかわらず、なぜTwitterとInstagramで異なる種類のコンテンツを投稿するのか？
• RQ5 コンテンツの種別とプラットフォームによって、ユーザーのエンゲージメントはどの程度変化するか？

主な発見

• Instagramの投稿はTwitterの投稿よりも顕著に高いエンゲージメントを示しており、いいね数とコメント数の両方が多かった。これは、より強い社会的共鳴を示している。
• Twitterの投稿は主にニュース、意見、業務関連トピックであり、4つの主な視覚的カテゴリ（例：イベントやスポーツなどの活動、キャプション付き写真（例：ミーム、引用）など）に分類された。
• Instagramの投稿は、セルフィー、友人、家族、料理、ファッション、フィットネス、旅行、アートの8つの視覚的カテゴリが支配的であり、個人的で社会的な生活を反映している。
• Instagramの画像は明るくバランスの取れた色のパレットを顕著に示しており、暗いまたは非常に明るいピクセルがほとんど存在しないため、意図的に選別された感情的に肯定的なコンテンツであると示唆された。
• Twitterの画像は、暗いピクセルと明るいピクセルの両方がより顕著に見られ、カスタマイズ性が低く、より即興的または意見表明を目的としたコンテンツ（例：ミーム、スナップショット）を示していると考えられた。
• 言語的分析により、Twitterのコンテンツは出来事や意見に焦点を当てているのに対し、Instagramのコンテンツは個人経験や感情表現に重きを置いていることが明らかになった。