[論文レビュー] Twitter and the Press: an Ego-Centred Analysis

Chiara Boldrini, Mustafa Toprak+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 23, 2018

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 18被引用数 7

ひとこと要約

本研究は、社会的脳仮説に整合する階層的構造モデルを用いて、イタリアのジャーナリストのTwitter上でのエゴネットワークを分析した。ジャーナリストは、政治家や一般ユーザーと比較して、より強く安定した情報駆動型のネットワークを示しており、オフラインの社会的構造を強く反映している。これは、ジャーナリストがTwitterを職業的情報共有のためのより深い認知的関与を伴うツールとして使用していることを示唆している。

ABSTRACT

Ego networks have proved to be a valuable tool for understanding the relationships that individuals establish with their peers, both in offline and online social networks. Particularly interesting are the cognitive constraints associated with the interactions between the ego and the members of their ego network, whereby individuals cannot maintain meaningful interactions with more than 150 people, on average. In this work, we focus on the ego networks of journalists on Twitter, and we investigate whether they feature the same characteristics observed for other relevant classes of Twitter users, like politicians and generic users. Our findings are that journalists are generally more active and interact with more people than generic users. Their ego network structure is very aligned with reference models derived from the social brain hypothesis and observed in general human ego networks. Remarkably, the similarity is even higher than the one of politicians and generic users ego networks. This may imply a greater cognitive involvement with Twitter than with other social interaction means. Moreover, the ego networks of journalists are much stabler than those of politicians and generic users, and the ego-alter ties are often information-driven.

研究の動機と目的

• ジャーナリストがTwitter上で社会的脳仮説およびダンバーの数に一致するエゴネットワーク構造を示すかどうかを調査すること。
• ジャーナリストのエゴネットワークの構造的安定性と情報駆動型ダイナミクスを、政治家や一般ユーザーのそれと比較すること。
• ハッシュタグ使用がジャーナリストのエゴネットワーク内での関係の活性化と維持にどのように寄与するかを分析すること。
• ジャーナリストがTwitterを職業的コミュニケーションツールとして使用する役割を評価し、政治的または一般ユーザーの行動と対比すること。

提案手法

• TwitterのパブリックAPIを用いて、イタリアの主要ジャーナリストのエゴネットワークを構築し、相互作用頻度に基づいてエゴ-アルター間の関係を定義した。
• 社会的親密度を表す5段階のリングモデル（R1–R5）を適用し、R1を最も近い関係者、R5を遠い知人として定義した。
• 理論的モデル（オフライン社会的ネットワークおよびダンバーの数（150人））と比較するため、サークルサイズとスケーリング比を計算した。
• 月次スナップショットにおけるリング重複度をJaccard係数で測定し、アルターがリング間を移動する度合いをジャンプ指数で測定することで、ネットワークの安定性を評価した。
• 関係の活性化と継続をハッシュタグ使用の観点から分析し、相互作用におけるハッシュタグ頻度の変化を追跡した。
• 先行研究から得られた政治家および一般ユーザーのネットワーク特性と比較する統計的分析を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ジャーナリストのエゴネットワークは、社会的脳仮説およびダンバーの数が予測する階層的構造に適合しているか？
• RQ2 ジャーナリストのエゴネットワークの構造的安定性は、政治家や一般ユーザーのそれと比較して、時間経過とともにどのように変化するか？
• RQ3 ハッシュタグ使用の観点から、ジャーナリストのTwitter上の関係はどの程度情報駆動型であるか？
• RQ4 ジャーナリストと他のユーザー層との間で、ハッシュタグ使用の頻度と持続性にどのような差があるか？
• RQ5 初期のハッシュタグ活性化と継続的な使用との間に、どのような関係があるか？

主な発見

• ジャーナリストのエゴネットワークは、オフライン社会的ネットワークの理論的モデルおよびダンバーの数と密接に一致するサークルサイズとスケーリング比を示している。
• ジャーナリストのエゴネットワークは、政治家や一般ユーザーと比較して、時間経過において著しく安定しており、全リングで高いJaccard係数と低いジャンプ指数が確認された。
• ジャーナリストの関係の36％がハッシュタグによって活性化されており、これは一般ユーザー（6％）の5倍以上、政治家（15％）の2倍以上に上る。
• ハッシュタグ活性化は最も内側のリング（R1）で顕著であり、外側のリングへも安定した影響が及んでおり、情報駆動型の継続的関与が示唆される。
• ハッシュタグで接触を開始するジャーナリストは、接触頻度を補正した後でも、その後の相互作用において顕著に高い頻度でハッシュタグを使用している。
• 高い情報駆動型の相互作用が見られる中で、各リング内の相手（アルター）のセットは極めて一貫しており、Twitter上での長期的かつ安定した職業的関係が形成されていることが示唆される。