[論文レビュー] Tweeting AI: Perceptions of AI-Tweeters (AIT) vs Expert AI-Tweeters (EAIT)

Lydia Manikonda, Cameron Dudley+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 27, 2017

Misinformation and Its Impacts参考文献 12被引用数 6

ひとこと要約

本研究は、Twitterデータを用いて一般のAIツイーター（AIT）と専門家AIツイーター（EAIT）を比較することで、AIに関する一般の認識を分析している。自然言語処理とソーシャルメディア分析を用いた結果、両者ともAIに楽観的であるが、EAITはより否定的な感情を示し、リツイート率が低く、AIの議論をより現実的に行っているのに対し、AITはロンドンやニューヨークといった地理的に集中したハブからより多くのウイルス的コンテンツを生成していることが分かった。

ABSTRACT

With the recent advancements in Artificial Intelligence (AI), various organizations and individuals started debating about the progress of AI as a blessing or a curse for the future of the society. This paper conducts an investigation on how the public perceives the progress of AI by utilizing the data shared on Twitter. Specifically, this paper performs a comparative analysis on the understanding of users from two categories -- general AI-Tweeters (AIT) and the expert AI-Tweeters (EAIT) who share posts about AI on Twitter. Our analysis revealed that users from both the categories express distinct emotions and interests towards AI. Users from both the categories regard AI as positive and are optimistic about the progress of AI but the experts are more negative than the general AI-Tweeters. Characterization of users manifested that `London' is the popular location of users from where they tweet about AI. Tweets posted by AIT are highly retweeted than posts made by EAIT that reveals greater diffusion of information from AIT.

研究の動機と目的

• Twitterを通じたソーシャルメディアにおけるAIの認識を理解すること。
• 一般AIツイーター（AIT）と専門家AIツイーター（EAIT）の間で感情、関与度、トピック関心を比較すること。
• ソーシャルプラットフォーム上での非専門家と専門家ユーザー間のAIに関する議論の違いを調査すること。
• AI関連のTwitter議論における地理的、感情的、主題的なパターンを特定すること。

提案手法

• 2017年2月にTwitter APIを用いて、シードハッシュタグ #ai、#artificialintelligence、#machinelearning、#bigdataを用いて230万件の公開ツイートを収集した。
• 重複ツイートおよび複数のシードハッシュタグを含むツイートを除外した結果、3万3千人のユーザーから20万件のユニークツイートが得られた。
• 自然言語処理に基づくクラスタリングとキーワード抽出を用いて、ツイートを10の主題的トピックに分類した。
• 感情的および認知的負荷を分析するためにLIWC（Linguistic Inquiry and Word Count）を適用した。
• Text8コーパスを用いてWord2Vecを実行し、61の事前に定義されたAI用語まわりの共起的意味的パターンを同定した。
• リツイート頻度を測定し、AITとEAIT間の拡散率を比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIについてツイートする人々の特徴と関心を特徴づけることで、どのようなインサイトが得られるか？
• RQ2 AI関連ツイートのTwitterにおける関与度はどの程度か？
• RQ3 AI関連ツイートは一般的に肯定的か、否定的かのトーンで書かれているか？
• RQ4 AIツイーター間で最も議論されるトピックは何か？
• RQ5 AI関連語彙と頻繁に共起する概念は何か？

主な発見

• AIに関するツイートは、一般のツイートよりも全体的に肯定的であり、AITおよびEAITの両者がAIの将来に楽観的である。
• 全体的な肯定的傾向にもかかわらず、EAITユーザーはAITユーザーよりも否定的な感情を示しており、より慎重または批判的な視点を持っていることが示された。
• AITのツイートはEAITのツイートよりも顕著に高いリツイート率を示しており、一般ユーザーにおける情報拡散およびウイルス的性質が強いことが示された。
• ロンドンとニューヨーク市がAI関連のTwitter活動における主要な地理的ハブであり、AITユーザーはヨーロッパおよび米国に地理的に集中している。
• AITユーザーは深層学習の影響、キャリア開発、AIのストーリーといったトピックに注目しているのに対し、EAITユーザーはより技術的かつ現実的にAIを議論している。
• Word2Vec分析の結果、AITはAIを「サイボーグ」や「危険性」といった未来指向の概念と関連づけているのに対し、EAITは「アルゴリズム」や「データ」といったより現実的な用語を用いていることが分かった。これは、より現実的な認識を示している。