[論文レビュー] Using Sentiment Induction to Understand Variation in Gendered Online Communities

Li Lucy, Julia Mendelsohn|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2018

Authorship Attribution and Profiling参考文献 32被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、Redditにおけるジェンダーに特化したオンラインコミュニティを分析するためにセンチメント誘導を用い、語の選択を超えた洗練された社会的意味を明らかにした。センチメントに基づく表現が、語の意味的違いを越えて、コミュニティ固有の感情的含意を明らかにすることを示した。たとえば、'ladies' や 'feminists' といった語は、異なるコミュニティで異なる感情的意味を持つことが判明し、オンライン空間におけるアイデンティティ形成の観点から、センチメントが重要な意味的次元であることが示された。

ABSTRACT

We analyze gendered communities defined in three different ways: text, users, and sentiment. Differences across these representations reveal facets of communities' distinctive identities, such as social group, topic, and attitudes. Two communities may have high text similarity but not user similarity or vice versa, and word usage also does not vary according to a clearcut, binary perspective of gender. Community-specific sentiment lexicons demonstrate that sentiment can be a useful indicator of words' social meaning and community values, especially in the context of discussion content and user demographics. Our results show that social platforms such as Reddit are active settings for different constructions of gender.

研究の動機と目的

• オンラインコミュニティにおけるセンチメントが、単純なジェンダー二元論を超えて、社会的アイデンティティをどのように反映するかを理解すること。
• センチメントに基づく表現が、意味的に類似した語のコミュニティ固有の意味をどのように明らかにするかを調査すること。
• ジェンダーに特化したサブレdditにおけるユーザーのデモグラフィック要因、コンテンツ、および感情的意味の交差を検討すること。
• センチメントが社会的意味を完全に捉えるものではないという仮定に挑戦し、皮肉や上から目線の言語が含まれる文脈において特にそうであることを示すこと。
• センチメントがオンラインコミュニティにおける社会言語的変異を解明するにあたり、顕著な意味的次元であることを示すこと。

提案手法

• SentPropモデルの微調整版を用いて、個々のサブレddit固有のセンチメント語彙を構築した。
• サブレddit固有のデータを用いてセンチメント分類器を訓練し、コミュニティ間で語のセンチメントスコアを生成した。
• 標準誤差および信頼区間を推定するために、ブートストラップリサンプリング（50回の実行）を用いた。
• キーワード（例：'women', 'ladies', 'feminists'）のセンチメントスコアを複数のサブレddit間で比較し、変動を検出した。
• 定量的センチメント分析とコミュニティディスコースの定性的解釈を組み合わせ、センチメントの結果を文脈づけた。
• ユーザーベースのクラスタリングとテキストベースの表現を分析し、センチメントとユーザーの重複度および語彙的類似度を比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ジェンダーに特化したサブレddit間で、'ladies' や 'feminists' といった語のセンチメントスコアはどのように変動するか？
• RQ2 センチメントに基づく表現が、語の意味的類似性やユーザーの所属関係だけでは捉えきれない社会的言語的変異をどの程度明らかにするか？
• RQ3 コミュニティの規範やディスコース慣習は、意味的に類似した語のセンチメントにどのように影響を与えるか？
• RQ4 皮肉、上から目線の言語、またはグループ内レーベリングが含まれる文脈において、センチメントはコミュニティアイデンティティをどのように反映するか？
• RQ5 語彙的またはユーザーベースの類似度が高水準に保たれている状況でも、センチメントに基づくモデルが社会的意味の違いを検出できるか？

主な発見

• 'feminists' という語は、r/mensrights および r/actuallesbians で非常に否定的なセンチメントを示すが、その理由は異なる——LGBTQ+空間における排除的と見なされる傾向への反発である。
• 'ladies' という語は、r/actuallesbians では肯定的なセンチメントを示し、グループ内識別子として機能するが、r/mensrights では類似したセンチメントスコアにもかかわらず、上から目線の表現として使われている。
• SentPropに基づく 'omg' のセンチメントスコアは、r/femalefashionadvice などの女性志向コミュニティでは非常に肯定的であり、感情的関与を示しているが、男性志向のサブレdditではより中立的または皮肉的に使われている。
• サブレddit間のテキスト類似度が高くても、ユーザーの重複度やセンチメント類似度が高くなるとは限らず、センチメントが特異な社会的次元を捉えていることが示された。
• センチメントに基づく表現は、'women' や 'ladies' といった語が、意味的同一性が保たれるにもかかわらず、コミュニティごとに異なる含意を持つことを明らかにした。
• ブートストラップ実行回数におけるセンチメントスコアの標準偏差は、皮肉や皮肉的表現を含む文脈ではセンチメントモデルの整合性に欠けることを示しており、純粋にベクトルベースのセンチメント分析に限界がある可能性を示唆している。