[论文解读] Community embeddings reveal large-scale cultural organization of online platforms

Isaac Waller, Ashton Anderson|arXiv (Cornell University)|Oct 2, 2020

Social Media and Politics参考文献 27被引用 4

一句话总结

本文提出一种神经嵌入方法，通过分析14年来10,000个社区中48亿条Reddit评论的聚合行为，将在线社区沿文化维度进行映射。研究发现，平台范围内的极化现象，尤其是2016年美国大选之后，主要由新加入的政治用户驱动，而非个体激进化。在线文化结构比线下类比更为复杂。

ABSTRACT

Optimism about the Internet's potential to bring the world together has been tempered by concerns about its role in inflaming the 'culture wars'. Via mass selection into like-minded groups, online society may be becoming more fragmented and polarized, particularly with respect to partisan differences. However, our ability to measure the cultural makeup of online communities, and in turn understand the cultural structure of online platforms, is limited by the pseudonymous, unstructured, and large-scale nature of digital discussion. Here we develop a neural embedding methodology to quantify the positioning of online communities along cultural dimensions by leveraging large-scale patterns of aggregate behaviour. Applying our methodology to 4.8B Reddit comments made in 10K communities over 14 years, we find that the macro-scale community structure is organized along cultural lines, and that relationships between online cultural concepts are more complex than simply reflecting their offline analogues. Examining political content, we show Reddit underwent a significant polarization event around the 2016 U.S. presidential election, and remained highly polarized for years afterward. Contrary to conventional wisdom, however, instances of individual users becoming more polarized over time are rare; the majority of platform-level polarization is driven by the arrival of new and newly political users. Our methodology is broadly applicable to the study of online culture, and our findings have implications for the design of online platforms, understanding the cultural contexts of online content, and quantifying cultural shifts in online behaviour.

研究动机与目标

• 解决在化名、非结构化的在线社区中测量大规模文化组织的挑战。
• 理解在线文化结构与线下对应物的差异。
• 量化在线平台随时间推移的文化对齐变化。
• 探究在线话语极化的驱动因素，特别是在重大政治事件期间。

提出的方法

• 本研究采用基于聚合评论模式训练的神经嵌入模型，将社区表示在连续的文化空间中。
• 嵌入向量从48亿条Reddit评论中社区层面语言使用的共现统计量中学习得到。
• 文化维度通过嵌入空间的几何结构推断得出，以捕捉潜在的文化关系。
• 该方法可追踪14年Reddit活动期间社区定位与文化漂移的变化。
• 应用时间序列分析检测结构性转变，特别是在2016年美国总统大选期间。
• 通过检查政治内容并对比文化关系与现实世界类比，对方法进行验证。

实验结果

研究问题

• RQ1 在线平台的宏观文化结构在文化维度上如何组织？
• RQ2 在线文化关系在多大程度上反映或偏离其线下对应物？
• RQ3 新用户在驱动平台范围极化方面发挥什么作用？
• RQ4 2016年美国总统大选如何影响Reddit社区的文化组织？
• RQ5 个体用户是否主要导致极化加剧，还是用户构成的人口统计学变化才是主因？

主要发现

• Reddit社区的宏观文化结构系统地沿文化维度组织，揭示了大规模文化组织的存在。
• 在线概念之间的文化关系比其线下对应物的简单映射更为复杂。
• Reddit在2016年美国总统大选期间经历了一次显著的极化事件，此后多年持续保持极化状态。
• 个体用户随时间的极化极为罕见；平台层面的极化主要源于新加入的政治用户。
• 新用户，特别是具有政治倾向的用户，是平台整体极化加剧的主要驱动因素。
• 所提出的嵌入方法能有效捕捉文化动态，并实现对在线话语中大规模文化转变的定量分析。