[論文レビュー] White, Man, and Highly Followed: Gender and Race Inequalities in Twitter

Johnnatan Messias, Pantelis Vikatos+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 26, 2017

Social Media and Politics参考文献 39被引用数 21

ひとこと要約

本研究では、167万件の米国在住のTwitterユーザーを対象にFace++を用いて性別および人種を特定し、そのネットワーク接続状況と相互作用を分析した。その結果、白人および男性ユーザーが顕著に高い可視性とフォロワー数を達成しており、Twitterの社会的構造における系統的な人種的・性別の不平等が明らかになった。特に白人男性がネットワーク上の利点を最大限に享受していることが示された。

ABSTRACT

Social media is considered a democratic space in which people connect and interact with each other regardless of their gender, race, or any other demographic factor. Despite numerous efforts that explore demographic factors in social media, it is still unclear whether social media perpetuates old inequalities from the offline world. In this paper, we attempt to identify gender and race of Twitter users located in U.S. using advanced image processing algorithms from Face++. Then, we investigate how different demographic groups (i.e. male/female, Asian/Black/White) connect with other. We quantify to what extent one group follow and interact with each other and the extent to which these connections and interactions reflect in inequalities in Twitter. Our analysis shows that users identified as White and male tend to attain higher positions in Twitter, in terms of the number of followers and number of times in user's lists. We hope our effort can stimulate the development of new theories of demographic information in the online space.

研究の動機と目的

• 性別および人種がTwitterにおけるソーシャルネットワークの可視性および接続性に影響を与えるかどうかを調査すること。
• 性的・人種的グループ（男性／女性、白人／黒人／アジア系）がどのように相互に接続・相互作用しているかを定量化すること。
• オンラインソーシャルネットワークが、特に「ガラスのフィラメント」効果を示すような、現実社会の不平等を継続しているかどうかを検討すること。
• デモグラフィック要因がオンラインソーシャルメディアにおける可視性および影響力にどのように影響を与えるかを実証的証拠として提供すること。

提案手法

• 米国に所在するプロフィール画像を有する1,670,863人のアクティブなTwitterユーザーを大規模にサンプリングした。
• Face++の顔認識APIを用いて、高い正確性でプロフィール写真から性別および人種を推定した。
• ユーザーのフレンドシップリストおよび相互作用データ（例：メンション、リツイート）をクロールし、ネットワーク構造を分析した。
• 期待されるデモグラフィック分布と比較して、異なるデモグラフィックグループ間の接続および相互作用の相対確率を計算した。
• 集団間接続における期待値からの乖離を評価するため、統計モデリングを適用した。
• グループ間の接続パターンを可視化し、過剰・不足表現を強調する技術を用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 性別および人種は、Twitterにおけるユーザーの可視性およびフォロワー数に影響を与えるか？
• RQ2 異なるデモグラフィックグループ（男性／女性、白人／黒人／アジア系）は、Twitter上でどのように相互に接続・相互作用しているか？
• RQ3 ネットワーク接続および相互作用は、オンラインソーシャルメディアにおける系統的な不平等をどの程度反映しているか？
• RQ4 非白人および非男性ユーザーに対して「ガラスのフィラメント」効果の証拠があるか？
• RQ5 自己ループおよびデモグラフィックグループ内での内生的接続は、観察された不平等にどのように寄与しているか？

主な発見

• 白人男性ユーザーは、他のデモグラフィックグループと比較して顕著に高いフォロワー数を獲得し、ユーザー一覧にも頻繁に登場しており、構造的な優位性が示された。
• 黒人およびアジア系男性ユーザーは、類似した活動水準にもかかわらず、白人男性と比較して可視性およびフォロワー数が低いことから、「ガラスのフィラメント」効果を経験していることが判明した。
• 白人男性は、白人およびアジア系ユーザーからの肯定的接続（友人関係および相互作用）を著しく多く受け取っている一方、黒人ユーザーは白人男性の友人としての登録が著しく不足している。
• 黒人男性および女性は、それぞれ130％および86％の高い自己ループ率を示しており、強いグループ内接続性および潜在的なネットワーク分離が示唆された。
• アジア系ユーザーは、他のすべてのグループにおいて友人関係および相互作用の両方で不足しており、他のデモグラフィックからのインboundリンクの相対確率が負であった。
• アジア系ユーザー間の相互作用は、期待値を上回っているが、白人ユーザーとの接続は期待値を下回っており、広範なネットワークへの統合が限定的であることが示唆された。