[논문 리뷰] A Long-Term Analysis of Polarization on Twitter

Kiran Garimella, Ingmar Weber|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 08.

Advanced Text Analysis Techniques참고 문헌 1인용 수 76

한 줄 요약

본 연구는 2009–2016년 미국 정치 트위터 데이터를 분석하여 팔로우, 리트윗, 해시태그 사용을 통한 극화(polarization)를 측정하고, 측정치 전반에서 10–20% 증가를 발견했다.

ABSTRACT

Social media has played an important role in shaping political discourse over the last decade. At the same time, it is often perceived to have increased political polarization, thanks to the scale of discussions and their public nature. In this paper, we try to answer the question of whether political polarization in the US on Twitter has increased over the last eight years. We analyze a large longitudinal Twitter dataset of 679,000 users and look at signs of polarization in their (i) network - how people follow political and media accounts, (ii) tweeting behavior - whether they retweet content from both sides, and (iii) content - how partisan the hashtags they use are. Our analysis shows that online polarization has indeed increased over the past eight years and that, depending on the measure, the relative change is 10%-20%. Our study is one of very few with such a long-term perspective, encompassing two US presidential elections and two mid-term elections, providing a rare longitudinal analysis.

연구 동기 및 목표

• 2009년부터 2016년까지 트위터에서의 미국 정치적 극화가 증가했는지 평가한다.
• 팔로우, 리트윗, 해시태그 사용의 세 가지 차원에서 극화를 비교한다.
• 온라인 극화에 대한 장기적 관점을 제공하기 위해 종단 데이터를 사용한다.

제안 방법

• 미국 정치에 상호작용하는 679,000명의 사용자로 종단 데이터셋을 구축한다.
• 좌/우 시드 계정으로의 팔로잉 및 리트윗에 대한 사용자별 기울기를 추정하기 위해 Bayesian beta-binomial 모델을 사용한다.
• beta에서 유도된 기울기인 l일 때, 극화 p = 2 * |0.5 - l| 로 정의한다.
• 리트윗 활동을 기반으로 주 단위 해시태그 기울기를 시드 계정에 할당하여 해시태그 극화 측정을 적용한다.
• 해시태그 극화의 시간적 추세를 분석하기 위해 이동평균과 Augmented Dickey-Fuller 검정을 수행한다.
• 2009년에서 2016년까지 각 측정에서 극화의 상대적 증가(0→12)를 보고한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자들이 시간이 지남에 따라 한 정치 편만의 계정을 더 많이 팔로우하게 되는가?
• RQ2 사용자들이 시간이 지남에 따라 한 정치 편만의 콘텐츠를 더 많이 리트윗하게 되는가?
• RQ3 사용자들이 시간이 지남에 따라 한 편과 더 강하게 연관된 해시태그를 사용하는가?

주요 결과

• 2009–2016년 사이 팔로잉, 리트윗, 해시태그 사용의 세 가지 측정에서 극화가 증가했다.
• 극화의 상대적 증가는 측정에 따라 10%에서 20% 사이이다.
• 해시태그 극화도 비슷한 상승 추세를 보이며 선거를 전후로 지역적 정당 관련 피크를 보인다.
• 시계열 분석은 비정상성 및 시간이 지남에 따른 극화의 유의미한 양의 기울이를 나타낸다.
• 데이터셋은 시드 정치 계정과 상호작용한 679,000명의 사용자와 최대 2 billion 트윗을 분석한 것이다.
• 해시태그 기반 극화는 잡음을 줄이기 위해 필터링(5명 미만이 사용하는 해시태그 무시) 및 5주 이동평균이 필요했다.