[論文レビュー] Analyzing and characterizing political discussions in WhatsApp public groups

Josemar Alves Caetano, Jaqueline Faria de Oliveira+5 more|arXiv (Cornell University)|Apr 2, 2018

Social Media and Politics参考文献 2被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、81の政治的および非政治的グループを対象に、メッセージ、ユーザー、グループの行動を分析する3層階層フレームワークを提示する。政治的グループは、非政治的グループと比較して、短いメッセージ到着間隔（IAT）、より多くのテキストコンテンツ、長いセッション、低いエントロピーを示しており、より構造的かつ活発な議論が行われていることが明らかになった。

ABSTRACT

We present a thorough characterization of what we believe to be the first significant analysis of the behavior of groups in WhatsApp in the scientific literature. Our characterization of over 270,000 messages and about 7,000 users spanning a 28-day period is done at three different layers. The message layer focuses on individual messages, each of which is the result of specific posts performed by a user. The user layer characterizes the user actions while interacting with a group. The group layer characterizes the aggregate message patterns of all users that participate in a group. We analyze 81 public groups in WhatsApp and classify them into two categories, political and non-political groups according to keywords associated with each group. Our contributions are two-fold. First, we introduce a framework and a number of metrics to characterize the behavior of communication groups in mobile messaging systems such as WhatsApp. Second, our analysis underscores a Zipf-like profile for user messages in political groups. Also, our analysis reveals that Whatsapp messages are multimedia, with a combination of different forms of content. Multimedia content (i.e., audio, image, and video) and emojis are present in 20% and 11.2% of all messages respectively. Political groups use more text messages than non-political groups. Second, we characterize novel features that represent the behavior of a public group, with multiple conversational turns between key members, with the participation of other members of the group.

研究の動機と目的

• WhatsAppの公開グループに対する体系的で多層的な特徴付けフレームワークの開発を目的とする。
• 政治的および非政治的WhatsAppグループ間の行動パターンの比較を目的とする。
• 実世界のデータを用いて、グループコミュニケーションにおける構造的および時間的ダイナミクスを解明することを目的とする。
• 実証的分析を通じて、WhatsAppをコミュニケーションプラットフォームとしての透明性を低下させることを目的とする。
• 今後のメッセージングプラットフォームおよびその社会的影響に関する研究の基盤を提供することを目的とする。

提案手法

• 3層階層モデルを適用：メッセージ層（個々のメッセージの到着時刻と内容）、ユーザー層（セッション行動と活動）、グループ層（集計されたメッセージパターンとセッション時間）。
• ユーザーのセッションは、非活動の時間閾値を用いて定義され、エンゲージメント期間とメッセージ頻度の分析が可能になる。
• グループのセッションは、ユーザーのセッション時間の重複によって特定され、集団的活動期間の測定が可能になる。
• メッセージはコンテンツタイプ別に分類される：テキスト、マルチメディア（音声、画像、動画）、絵文字で、グループ全体での割合が定量的に算出される。
• キーワードベースのテーマラベル付けを用いて、グループを政治的または非政治的と分類する。
• IAT、エントロピー、セッション時間、ユーザー順位といった統計的指標が、政治的グループと非政治的グループ間で計算・比較される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 政治的グループと非政治的グループにおけるメッセージ到着間隔（IAT）の違いは何か？
• RQ2 政治的グループと非政治的グループにおけるメッセージコンテンツ（テキスト、マルチメディア、絵文字）の分布はどのように異なるか？
• RQ3 政治的グループと非政治的グループにおけるユーザーのセッション時間と活動レベルの比較は？
• RQ4 政治的グループと非政治的グループにおける集計的グループレベルのパターン（セッション長、エントロピーなど）は？
• RQ5 政治的グループと非政治的グループにおけるユーザーの役割と参加の階層的構造の違いは？

主な発見

• 政治的グループでは、午後および夜間のメッセージ到着間隔（IAT）が非政治的グループと比べて顕著に短い。
• 政治的グループでは、20％のメッセージがマルチメディアコンテンツを含み、11.2％が絵文字を含むことから、豊富でマルチモーダルなコミュニケーションが行われていることが示唆される。
• 政治的グループでは、非政治的グループと比較してテキストメッセージがより多く送信されており、テキストでの参加が顕著に高いことがわかる。
• 政治的グループでは、100分以上にわたるユーザーのセッションが47％に達するが、これはIRCやウェブチャットの文脈と比較して約30％に比べて有意に高い割合である。
• 大多数のユーザーが少数のメッセージしか送信しない中で、政治的グループでは全体としてより高いユーザー活動が見られ、少数の主要な貢献者が存在する。
• 政治的グループのセッションではエントロピーが低く、非政治的グループと比較して、より予測可能で構造的なメッセージパターンが特徴である。