[논문 리뷰] Online Emotions During the Storming of the U.S. Capitol: Evidence from the Social Media Network Parler

Johannes Jakubik, Michael Vössing외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 04. 08.

Misinformation and Its Impacts인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 2021년 1월 6일 미국 의회 의사당 침입 사건 기간 동안 717,300개의 Parler 게시글을 대상으로 정서 컴퓨팅 기법을 활용해 온라인 정서 역학을 분석한다. 연구 결과, Parler 전반에 걸쳐 부정적 정서가 지배적이었으며, 트럼프 지지자들은 놀라움과 분노를 표현했고, QAnon 지지자들은 정서적 변화가 뚜렷하지 않아, 그룹별로 다른 정서 반응과 트위터와의 플랫폼 간 차이를 드러냈다.

ABSTRACT

The storming of the U.S. Capitol on January 6, 2021 has led to the killing of 5 people and is widely regarded as an attack on democracy. The storming was largely coordinated through social media networks such as Parler. Yet little is known regarding how users interacted on Parler during the storming of the Capitol. In this work, we examine the emotion dynamics on Parler during the storming with regard to heterogeneity across time and users. For this, we segment the user base into different groups (e.g., Trump supporters and QAnon supporters). We use affective computing (Kratzwald et al. 2018) to infer the emotions in the contents, thereby allowing us to provide a comprehensive assessment of online emotions. Our evaluation is based on a large-scale dataset from Parler, comprising of 717,300 posts from 144,003 users. We find that the user base responded to the storming of the Capitol with an overall negative sentiment. Akin to this, Trump supporters also expressed a negative sentiment and high levels of unbelief. In contrast to that, QAnon supporters did not express a more negative sentiment during the storming. We further provide a cross-platform analysis and compare the emotion dynamics on Parler and Twitter. Our findings point at a comparatively less negative response to the incidents on Parler compared to Twitter accompanied by higher levels of disapproval and outrage. Our contribution to research is three-fold: (1) We identify online emotions that were characteristic of the storming; (2) we assess emotion dynamics across different user groups on Parler; (3) we compare the emotion dynamics on Parler and Twitter. Thereby, our work offers important implications for actively managing online emotions to prevent similar incidents in the future.

연구 동기 및 목표

• 2021년 1월 6일 미국 의회 의사당 침입 기간 동안 Parler에서 온라인 정서가 어떻게 변화했는지 이해하는 것.
• 트럼프 지지자나 QAnon 추종자처럼 특정 사용자 집단 간 정서의 이질성을 조사하는 것.
• 주류 플랫폼과 앨터너티브 기술 플랫폼 간 정서 역학을 비교하여 플랫폼 특화 정서 반응을 평가하는 것.
• 알터너티브 기술 플랫폼에서의 정서가 사회적 불안정을 어떻게 촉진하거나 완화할 수 있는지에 대한 근거 기반 통찰을 제공하는 것.
• 향후 온라인 커뮤니티에서 유해한 정서 역학을 모니터링하고 관리하기 위한 전략 수립을 지원하는 것.

제안 방법

• 2021년 1월 6일자로 수집된 144,003명의 고유 사용자로부터 확보한 717,300개의 Parler 게시글을 포함한 대규모 데이터셋을 활용.
• NRC 정서 어휘를 기반으로 한 정서 컴퓨팅 기법을 적용해 정서와 특정 정서(예: 분노, 죄책감, 놀라움)를 추론.
• 자기 신고된 배경 정보를 바탕으로 사용자를 하위 집단(예: 트럼프 지지자, QAnon 지지자)으로 분류.
• 의사당 침입 전, 동안, 후의 정서 및 정서 수준 변화를 추적하기 위해 시간순 분석을 실시.
• 주류 플랫폼과 앨터너티브 기술 플랫폼 간 정서 역학을 비교하기 위해 트위터 데이터와의 교차 분석 수행.
• 인간 레이블링을 통한 정서 추론 검증을 통해 기계 예측과 유의미한 상관관계 확인.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2021년 1월 6일 미국 의회 의사당 침입 기간 동안 Parler의 정서와 온라인 정서는 어떻게 변화했는가?
• RQ2 Parler 내 사용자 집단 간 정서와 온라인 정서는 어떻게 다름인지, 특히 트럼프 지지자와 QAnon 지지자 간의 차이점은 무엇인가?
• RQ3 의사당 침입 사건 기간 및 이후 동안 Parler와 트위터의 정서 역학은 어떻게 다름인지?
• RQ4 극단주의 사용자 집단(예: QAnon)은 주류 지지자 집단(예: 트럼프 지지자)과 비교해 사건 기간 동안 특별한 정서 반응을 보였는가?
• RQ5 분노, 놀라움, 죄책감 등의 정서가 사용자 콘텐츠에 얼마나 나타났고, 시간이 지남에 따라 어떻게 변화했는가?

주요 결과

• 의사당 침입 기간 동안 Parler의 전체 정서는 부정적이었으며, 분노와 반대 정서가 집중된 것으로 나타났다.
• 트럼프 지지자들은 놀라움과 부정적 정서 수준이 높았으며, 사건 결과에 대한 충격이나 거부 반응을 반영했다.
• QAnon 지지자들은 의사당 침입 기간 동안 부정적 정서로의 전환을 보이지 않아, 더 지지적 또는 중립적인 정서적 입장을 취한 것으로 나타났다.
• Parler는 트위터에 비해 상대적으로 덜 부정적인 정서 어조를 보였지만, 반대 정서와 분노 수준이 더 높아, 더 극단화된 정서 논의이지만 보편적인 부정적 논의는 아니라는 점을 시사했다.
• 사용자 집단 간 정서 반응은 유의미한 차이를 보였으며, 트럼프 지지자와 QAnon 추종자 같은 하위 집단 간의 폭력 사건에 대한 반응 방식에 통계적으로 유의미한 차이가 있었다.
• 연구는 사용자들 사이에서 죄책감이라는 정서가 뚜렷하게 부재하다는 점을 규명했으며, 이는 폭력적 결과에도 불구하고 내면적 도덕적 성찰이 제한적이라는 점을 시사한다.