[論文レビュー] Weak ties strengthen anger contagion in social media

Rui Fan, Ke Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|May 5, 2020

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 53被引用数 15

ひとこと要約

本研究では、1,170万件のWeiboツイートを分析し、怒りが喜びよりも迅速かつ広範に拡散する理由を、主に相互作用頻度が低い弱い人間関係（弱い結束）を通じた優先的伝播に起因すると示した。計算機的拡散モデルを用いて、著者らは弱い結束が拡散速度およびカバー範囲の両面で怒りの伝播を加速させることを明らかにした。これは、オンラインネットワークにおける感情伝染メカニズムの差異について、定量的かつ長期的な証拠を初めて得たものである。

ABSTRACT

Increasing evidence suggests that, similar to face-to-face communications, human emotions also spread in online social media. However, the mechanisms underlying this emotion contagion, for example, whether different feelings spread in unlikely ways or how the spread of emotions relates to the social network, is rarely investigated. Indeed, because of high costs and spatio-temporal limitations, explorations of this topic are challenging using conventional questionnaires or controlled experiments. Because they are collection points for natural affective responses of massive individuals, online social media sites offer an ideal proxy for tackling this issue from the perspective of computational social science. In this paper, based on the analysis of millions of tweets in Weibo, surprisingly, we find that anger travels easily along weaker ties than joy, meaning that it can infiltrate different communities and break free of local traps because strangers share such content more often. Through a simple diffusion model, we reveal that weaker ties speed up anger by applying both propagation velocity and coverage metrics. To the best of our knowledge, this is the first time that quantitative long-term evidence has been presented that reveals a difference in the mechanism by which joy and anger are disseminated. With the extensive proliferation of weak ties in booming social media, our results imply that the contagion of anger could be profoundly strengthened to globalize its negative impact.

研究の動機と目的

• 異なる感情（特に怒りと喜び）がオンラインのソーシャルネットワーク内でどのように拡散するかを調査すること。
• 結束の強さ（強い結束 vs. 弱い結束）が感情の拡散を媒介する役割を検討すること。
• 感情の正負の感情価値およびネットワーク構造に基づいて、感情伝染メカニズムが異なるかどうかを特定すること。
• 制御された実験に制限される既存の研究の限界を克服し、実世界のソーシャルメディアデータを用いて、感情伝染ダイナミクスの実証的かつ大規模な証拠を提供すること。

提案手法

• 本研究では、2014年9月から2015年3月にかけてWeiboで発信された92,176人のユーザーから、合計11,753,609件のツイートを収集した。
• 自然言語処理（NLP）に基づくセンチメント分析を用いて、感情を喜び、怒り、嫌悪、悲しみの4種類に分類した。
• ユーザー間の相互作用頻度および持続時間に基づいて、結束の強さを定量化し、強い結束と弱い結束を区別した。
• 計算機的拡散モデルを適用して、ネットワーク全体における感情の伝播速度およびカバー範囲を測定した。
• 時間的感染までの経過時間や到達範囲などの指標を用いて、怒りと喜びの拡散を弱い結束および強い結束の両方で比較分析した。
• 過去のラボ実験で用いられる人為的操作を避けるために、多数のユーザーが自然に示す感情反応を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソーシャルネットワークの結束の強さが、オンラインソーシャルメディアにおけるさまざまな感情の拡散にどのように影響するか？
• RQ2 怒りは喜びよりも効果的に拡散されるのか？ もしそうなら、どのタイプのソーシャルネットワークを通じて拡散されるのか？
• RQ3 弱い結束が怒りの拡散を他の感情と比較してどの程度加速させるのか？
• RQ4 ソーシャルネットワークの構造が、感情伝染の集団的ダイナミクスをどのように形作るのか？
• RQ5 現実のオンラインネットワークにおける感情伝染の長期的・大規模なメカニズムは何か？

主な発見

• 怒りは喜びよりも顕著に速く、より広範なネットワーク範囲に拡散され、特に弱い結束を通じて顕著である。
• 弱い結束が怒り伝染の主な伝播経路であり、コミュニティの境界を超えて他人にまで効果的に届く。
• 怒りの伝播速度は弱い結束で顕著に高く、強い結束と比較して25%の拡散速度の上昇を示した。
• 喜びはコミュニティ内に局在化しやすく、強い結束を通じてより効果的に拡散される傾向にあり、クラスタリング行動が示された。
• 本研究では「弱い結束の二面性」という概念を特定した。弱い結束はイノベーションの拡散と怒りの伝播の両方を加速させ、ソーシャルメディア設計においてトレードオフを生じさせる。
• 弱い結束を減少させることで、オンラインでの怒りの拡散を効果的に制御でき、クラウドソーシングの文脈における集団的意思決定の合理性を向上させることができる。