[論文レビュー] The Anatomy of Brexit Debate on Facebook

Michela Del Vicario, Fabiana Zollo+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 21, 2016

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 20被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、2016年1月から7月までに38の英国ニュースページから得たデータを用いて、Facebook上でのブレグジット関連議論を分析し、ユーザーの関与パターンによって駆動される2つの明確に分離されたエコーチャンバーを特定した。投稿およびコメントの自動トピック抽出と感情分析を組み合わせることで、トピックの提示方法や受容における顕著な感情的乖離を同定し、極化が物語のフレーミングとユーザー反応の両方に影響を与えていることを示した。特に『移民』や『主権』といった重要な問題では、感情的距離が0.2を超えていた。

ABSTRACT

Nowadays users get informed and shape their opinion through social media. However, the disintermediated access to contents does not guarantee quality of information. Selective exposure and confirmation bias, indeed, have been shown to play a pivotal role in content consumption and information spreading. Users tend to select information adhering (and reinforcing) their worldview and to ignore dissenting information. This pattern elicits the formation of polarized groups -- i.e., echo chambers -- where the interaction with like-minded people might even reinforce polarization. In this work we address news consumption around Brexit in UK on Facebook. In particular, we perform a massive analysis on more than 1 Million users interacting with Brexit related posts from the main news providers between January and July 2016. We show that consumption patterns elicit the emergence of two distinct communities of news outlets. Furthermore, to better characterize inner group dynamics, we introduce a new technique which combines automatic topic extraction and sentiment analysis. We compare how the same topics are presented on posts and the related emotional response on comments finding significant differences in both echo chambers and that polarization influences the perception of topics. Our results provide important insights about the determinants of polarization and evolution of core narratives on online debating.

研究の動機と目的

• ブレグジット国民投票期におけるFacebook上でのオンライン政治的議論の構造的・行動的ダイナミクスを調査すること。
• ユーザーが関与パターンに基づいて、自発的に別々のコミュニティに組織化されるかどうか、およびその方法を特定すること。
• 極化した文脈において、コミュニティ間でトピックのフレーミングと感情的反応がどのように異なるかを検討すること。
• トピックモデリングと感情分析を組み合わせた新規手法を開発・適用し、オンラインディスコースにおける極化を測定すること。
• コミュニティ間の感情的距離が、主要な政治的トピックにおける物語の極化をどのように反映・強化しているかを理解すること。

提案手法

• 2016年1月から7月にかけて、Facebook Graph APIを介して38の英国拠点のニュースページから公開のFacebookデータ（投稿、いいね、コメント）を収集した。
• ユーザーの相互作用に基づいてニュースページのネットワークを構築し、事前のコンテンツ分類なしに2つの明確に分離されたコミュニティを同定した。
• 各コミュニティの投稿における100の最も議論の多い概念を自動的に抽出した。
• AlchemyAPIを用いて115,958件のコメントの感情スコアを算出し、投稿ごとおよびユーザーごとに平均感情スコアを計算した。
• コミュニティ間の感情的距離を、各トピックについて投稿のフレーミングとユーザーのコメント反応の両方における平均感情の絶対差として測定した。
• 極化の強度を評価するための二重指標を導入した：(1) コミュニティ間におけるトピック提示の感情的乖離、および (2) ユーザー反応と投稿コンテンツの感情との乖離。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーの関与パターンは、Facebook上でのオンライン政治的議論において、どのようにして明確に分離されたコミュニティを生じさせるのか？
• RQ2 高リスクの国民投票期において、同じ政治的トピックが、対立するエコーチャンバー内でどのように異なる感情的フレーミングを受けるのか、その程度はどの程度か？
• RQ3 ユーザーが投稿に対して示す感情的反応は、投稿自体に表現された感情と比べてどのように異なるのか。これはコミュニティ間で差異を示すか？
• RQ4 コミュニティ間の感情的距離が、主要な政治的トピックの認識と物語の形成に果たす役割は何か？
• RQ5 トピックモデリングと感情分析を統合したアプローチは、オンライン政治的ディスコースにおける極化を効果的に特定・定量化できるか？

主な発見

• ユーザー相互作用のパターンから、事前のコンテンツ分類なしに、明確に分離された2つのコミュニティが自発的に形成された。
• ユーザーの極化は明確に二峰性の分布を示し、明確に分かれた2つのグループに、異なる注目パターンが存在することが明らかになった。
• コミュニティC1では52の概念、コミュニティC2では48の概念について、コミュニティ間の感情的距離が0.2を超えており、『移民』や『主権』といった重要なトピックで高い極化が確認された。
• ユーザーは、投稿自体に表れた感情よりも常により否定的である反応を示したが、この傾向は両コミュニティで共通していた。
• 特に論争の多いトピックでは、投稿の感情とユーザーの感情的反応との間に顕著な乖離が見られ、エコーチャンバー内での否定的感情の拡大が顕著に観察された。
• 本研究が提案する新規手法（トピック抽出と感情分析の統合）は、コンテンツのフレーミングとユーザー反応の感情的乖離を測定することで、極度に極化したトピックを的確に同定できた。