[论文解读] Capitol (Pat)riots: A comparative study of Twitter and Parler

Hitkul, Avinash Prabhu+10 more|arXiv (Cornell University)|Jan 18, 2021

Misinformation and Its Impacts参考文献 4被引用 29

一句话总结

这篇论文比较了Parler和Twitter在国会骚乱期间的热门内容、用户活跃度和流量有机性，发现Parler存在煽动性内容和被操控的流量，而Twitter上主要是谴责性内容。

ABSTRACT

On 6 January 2021, a mob of right-wing conservatives stormed the USA Capitol Hill interrupting the session of congress certifying 2020 Presidential election results. Immediately after the start of the event, posts related to the riots started to trend on social media. A social media platform which stood out was a free speech endorsing social media platform Parler; it is being claimed as the platform on which the riots were planned and talked about. Our report presents a contrast between the trending content on Parler and Twitter around the time of riots. We collected data from both platforms based on the trending hashtags and draw comparisons based on what are the topics being talked about, who are the people active on the platforms and how organic is the content generated on the two platforms. While the content trending on Twitter had strong resentments towards the event and called for action against rioters and inciters, Parler content had a strong conservative narrative echoing the ideas of voter fraud similar to the attacking mob. We also find a disproportionately high manipulation of traffic on Parler when compared to Twitter.

研究动机与目标

• 调查在2021年1月6日左右，Parler和Twitter如何传播有关国会骚乱的内容。
• 比较两平台上使用的主题和标签。
• 分析在各自平台上谁创作内容、谁参与互动。
• 评估如何
• objective

提出的方法

• 在骚乱窗口期收集Parler和Twitter的数据（Parler：2021年1月7–8日；推文：2021年1月7–8日）。
• 识别热门标签和关键词以研究主题和话语。
• 通过对最热门标签和术语的分析来量化主题的盛行程度。
• 分析用户活跃度：最活跃的用户、提及与转发。
• 使用流量操纵系数（CTM）指标评估内容有机性。
• 比较用户简介和加入日期以描绘平台人口特征。

实验结果

研究问题

• RQ1 在国会骚乱期间，Parler和Twitter上哪些主题和标签主导了话语？
• RQ2 在各自平台上谁是最活跃的用户和被提及最多的账户，参与度如何差异？
• RQ3 按CTM衡量，Parler 的流量有机性与 Twitter 相比如何？
• RQ4 在此次事件中，Parler与Twitter的用户人口特征和简介存在哪些差异？
• RQ5 这两个平台是否在骚乱话题上呈现回声室效应或两极化叙事？

主要发现

• Parler呈现保守、煽动性叙事，包含误导性投票欺诈内容，而Twitter的内容大多谴责骚乱并敦促对暴乱者采取行动。
• Parler的热门标签出现在超过70%的帖子中，远高于Twitter的顶级标签在12%的帖子中的表现，表明Parler上存在更单向的叙事。
• CTM分析显示Parler的流量被不成比例操控，最高CTM分数是Twitter的46倍。
• 五名Parler用户约占内容的11%，表明流量操控和影响力集中。
• 在Parler上，被提及的用户多数为右倾人物；在Twitter上，提及偏向左倾领导人和机构如FBI。
• Parler的转发被一小群保守派账户所主导，表明回声室效应，而Twitter的转发偏向左倾账户和机构。
• Parler的个人简介和加入日期显示出高度两极化、政治活跃的用户群体，在重大事件（如国会骚乱）周围有明显高峰。