[논문 리뷰] Political Polarization in Social Media: Analysis of the "Twitter Political Field" in Japan

Hiroki Takikawa, Kikuko Nagayoshi|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 17.

Social Media and Politics참고 문헌 14인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 대규모 사회망 분석과 자연어 처리를 융합하여 일본 티커의 정치적 분열을 분석함으로써 정치 공동체의 구조적 형성과 그들의 토론 내용을 동시에 조사한다. 다섯 개인 정치적 공동체를 규명하였으며, 오직 우익 집단 내에서만 확산되는 이주민 혐오와 관련된 주제가 존재함을 확인하여 일본 티커 정치 분야에서의 구조와 내용을 통합적으로 분석한 최초의 연구이다.

ABSTRACT

There is an ongoing debate about whether the Internet is like a public sphere or an echo chamber. Among many forms of social media, Twitter is one of the most crucial online places for political debate. Most of the previous studies focus on the formal structure of the Twitter political field, such as its homophilic tendency, or otherwise limit the analysis to a few topics. In order to explore whether Twitter functions as an echo chamber in general, however, we have to investigate not only the structure but also the contents of Twitter's political field. Accordingly, we conducted both large-scale social network analysis and natural language processing. We firstly applied a community detection method to the reciprocal following network in Twitter and found five politically distinct communities in the field. We further examined dominant topics discussed therein by employing a topic model in analyzing the content of the tweets, and we found that a topic related to xenophobia is circulated solely in right-wing communities. To our knowledge, this is the first study to address echo chambers in Japanese Twitter political field and to examine the formal structure and the contents of tweets with the combination of large-scale social network analysis and natural language processing.

연구 동기 및 목표

• 일본 정치의 논의에서 티커가 에코 챔버로 기능하는지 조사하기 위해
• 정치 공동체의 구조적 형성과 트윗의 내용을 동시에 분석하기 위해
• 계산 기반 방법을 활용해 각 공동체 내에서 지배적인 정치 주제를 규명하기 위해
• 네트워크 구조와 이념적 내용 간의 상호작용이 정치적 분열을 어떻게 형성하는지 조사하기 위해

제안 방법

• 상호적 팔로잉 네트워크를 대상으로 공동체 탐지 알고리즘을 적용하여 정치적으로 구분되는 공동체를 식별함.
• 일본 티커 사용자 데이터셋을 대상으로 대규모 사회망 분석을 수행함.
• 주제 모델링 기법(LDA)을 활용해 각 공동체 내 트윗의 텍스트적 내용을 분석함.
• 구조적 공동체 탐지와 NLP를 융합하여 네트워크 클러스터와 이념적 주제를 연계함.
• 스케일링과 대표성을 확보하기 위해 120만 명의 사용자와 1,000만 건의 트윗 데이터셋을 사용함.
• 주제 분포와 공동체 특성의 정성적 점검을 통해 연구 결과의 타당성을 검증함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 일본 티커 정치 분야 내에서 정치적으로 구분되는 공동체는 어떻게 구성되어 있는가?
• RQ2 일본 티커의 각 정치 공동체에서 지배적인 주제는 무엇인가?
• RQ3 특정 이념적 집단에만 국한된 주제별 분리, 예를 들어 오직 특정 집단에서만 확산되는 이민자 혐오 주제가 존재하는가?
• RQ4 티커 네트워크의 구조가 얼마나 정치적 분열을 반영하고 있는가?
• RQ5 특히 민감한 정치 주제와 관련하여 커뮤니티 간의 콘텐츠 패턴은 어떻게 다름?

주요 결과

• 일본 티커 네트워크 내에서 다섯 개인 정치적 공동체가 규명되어 높은 수준의 구조적 분열이 존재함을 시사함.
• 이민자 혐오와 관련된 주제가 오직 우익 공동체 내에서만 발견되었으며, 좌익 또는 중도 집단에서는 전혀 존재하지 않음.
• 우익 공동체는 특히 민족주의 및 반이민 정서와 관련된 주제에서 강한 내부 유대감과 주제의 동질성을 보였음.
• 좌익 및 중도 공동체는 특정 이념적 클러스터에 국한되지 않고 더 넓은 범위의 정치 주제를 다룸.
• 네트워크 구조와 콘텐츠 분석의 융합을 통해 에코 챔버 효과가 단지 구조적 요인뿐 아니라 콘텐츠 기반 요인 또한 작용함을 규명함.
• 이 연구는 일본 티커가 특정 민감한 주제, 특히 이민자 혐오 주제에 대해 이념적으로 분리된 공동체 내에서 에코 챔버로 작용한다는 실증적 증거를 제공함.