[論文レビュー] Using Linguistic Cues for Analyzing Social Movements

Rezvaneh Rezapour|arXiv (Cornell University)|Aug 6, 2018

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 4被引用数 6

ひとこと要約

本研究は、ブラック・ライブズ・マター運動の時期におけるツイッターとニュース記事の言語的兆候—感情、感情、個人主義対集団主義、言語次元—を分析する。時間的データを用いた自然言語処理（NLP）技術を適用した結果、社会的メディアでは、特に深刻な出来事の際に集団的言語（例：「私たちは」「私たちの」）が強く、感情の高揚が見られ、仮想的結束が反映されている一方、伝統的メディアはより形式的で中立的であり、重大な出来事の後に構造的問題に焦点を当てる。

ABSTRACT

With the growth of social media usage, social activists try to leverage this platform to raise the awareness related to a social issue and engage the public worldwide. The broad use of social media platforms in recent years, made it easier for the people to stay up-to-date on the news related to regional and worldwide events. While social media, namely Twitter, assists social movements to connect with more people and mobilize the movement, traditional media such as news articles help in spreading the news related to the events in a broader aspect. In this study, we analyze linguistic features and cues, such as individualism vs. pluralism, sentiment and emotion to examine the relationship between the medium and discourse over time. We conduct this work in a specific application context, the "Black Lives Matter" (BLM) movement, and compare discussions related to this event in social media vs. news articles.

研究の動機と目的

• 社会運動の時期における、感情、感情、個人主義対集団主義といった言語的特徴が、ソーシャルメディア（ツイッター）と伝統的メディア（ニュース記事）でどのように異なるかを検討すること。
• ブラック・ライブズ・マター運動における重大な出来事への反応としての言語的ディスcourseの時間的変化を調査すること。
• メディアプラットフォームが、高影響力の社会的出来事の際、公衆の感情と集団的アイデンティティをどのように形成するかを比較すること。
• ソーシャルメディアにおける言語使用が、社会運動の際の仮想的参加と集団的アイデンティティ形成を反映しているかどうかを評価すること。

提案手法

• 2013年から2015年までのブラック・ライブズ・マター運動に関連するツイッターのデータとニューズワイヤー記事を収集・処理した。
• 感情（不安、悲しみ、怒り）、言語的次元（個人主義対集団主義）を抽出するために、自然言語処理（NLP）技術を適用した。
• ニュース記事におけるトピックの変化とディスコースの進化を追跡するために、意味的ネットワーク分析を用いた。
• 感情と感情の時間的系列分析を実施し、主な出来事（例：警察の銃撃、起訴されない決定）と言語的特徴の相関を特定した。
• データセットの関連性と主要テーマのカバー範囲を検証するために、語句頻度インデックスとキーワード抽出を実施した。
• 統計的分析を用いて、プラットフォーム間の言語使用の顕著な差を特定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ツイートとニュース記事の両方において、感情は時間的焦点とどのように相関しているか？
• RQ2 不安、悲しみ、怒りの感情は、時間の経過とともにツイートとニュース記事の間でどのように変化するか？
• RQ3 ポジティブ感情とネガティブ感情の分布は、ソーシャルメディアと伝統的メディアのデータセットで異なるか？
• RQ4 個人主義と集団主義を表す語の使用に、ツイートとニュース記事の間で変化が観察されるか？
• RQ5 特に重大な社会的出来事の関連で、両データセット間の言語的次元に差があるか？

主な発見

• ブラック・ライブズ・マター運動の重大な出来事の際、ツイッターのユーザーは「私たちは」「私たちの」のような集団的代名詞を顕著に多く使用しており、仮想的集団参加を示している。
• 両方のメディアで、感情と感情の両方が重大な出来事の影響を強く受けており、危機に際して感情表現が高揚していることが判明した。
• ツイートにおいて、将来志向の言語とポジティブな感情の間に顕著な相関が確認され、ユーザー生成コンテンツに希望と前向きな感情が反映されていることが示された。
• 伝統的メディアの記事はより形式的で中立的であり、警察の不正行為や人種的バイアスといった構造的問題に言及する傾向が、重大な出来事が発生した後のみに顕著になった。
• 出来事の後、ニュース記事の意味的ネットワークには「起訴」「大陪審」「人権侵害」などの用語が組み込まれ、分析的ディスコースの深化が示された。
• 本研究は、ソーシャルメディアが即時の感情的・アイデンティティ指向の結束の場として機能している一方、伝統的メディアは遅延し、構造的かつ文脈的な報道を提供していることを確認した。