[论文解读] Online Emotions During the Storming of the U.S. Capitol: Evidence from the Social Media Network Parler

Johannes Jakubik, Michael Vössing+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 8, 2022

Misinformation and Its Impacts被引用 5

一句话总结

本研究利用情感计算分析了2021年1月6日特朗普支持者冲击美国国会期间的717,300条Parler帖子，探讨了网络情绪动态。研究发现Parler整体情绪呈负面，特朗普支持者表现出难以置信和愤怒，而QAnon支持者则未出现显著情绪转变——凸显了群体特异性情绪反应，并揭示了与Twitter平台的跨平台差异。

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.

研究动机与目标

• 理解2021年1月6日美国国会袭击事件期间Parler平台上网络情绪的演变过程。
• 探究不同用户群体（如特朗普支持者与QAnon追随者）之间的情绪异质性。
• 比较Parler与Twitter之间的情绪动态，评估平台特异性情绪反应。
• 为情绪在另类技术平台上的作用是否加剧或缓解社会动荡提供实证依据。
• 为未来在线社区中监测和管理有害情绪动态提供策略参考。

提出的方法

• 利用2021年1月6日从144,003名独立用户处收集的717,300条Parler帖子大规模数据集。
• 基于NRC情绪词典应用情感计算技术，推断情绪倾向及具体情绪（如愤怒、内疚、难以置信）。
• 通过用户自报的个人资料信息，将用户划分为子群体（如特朗普支持者、QAnon支持者）。
• 对情绪水平进行时间序列分析，追踪袭击事件前、中、后的情绪变化。
• 与Twitter数据进行跨平台对比，对比主流平台与另类技术平台之间的情绪动态差异。
• 通过人工标注验证情绪推断结果，确认与机器预测结果具有显著相关性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在2021年1月6日美国国会袭击事件期间，Parler社交网络中的情绪和网络情绪如何变化？
• RQ2 Parler平台上不同用户群体的情绪和网络情绪有何差异，特别是特朗普支持者与QAnon支持者之间？
• RQ3 袭击事件期间及之后，Parler与Twitter之间的情绪动态有何不同？
• RQ4 极端主义用户群体（如QAnon）在事件期间是否表现出与主流支持者（如特朗普支持者）不同的情绪反应？
• RQ5 愤怒、难以置信或内疚等情绪在用户内容中出现的频率如何，其随时间的演变趋势如何？

主要发现

• 袭击事件期间Parler整体情绪为负面，集中表现为愤怒和不赞成等情绪。
• 特朗普支持者表现出高水平的难以置信和负面情绪，反映出对事件结果的震惊或拒绝。
• QAnon支持者在袭击期间未表现出向更负面情绪的显著转变，表明其情绪立场更倾向于支持或中立。
• 与Twitter相比，Parler的情绪基调相对不那么负面，但表现出更高的不赞成和愤怒水平，表明其言论更具两极分化，但整体负面程度较低。
• 不同用户群体的情绪反应存在显著差异，特朗普支持者与QAnon追随者等子群体对暴力事件的反应在统计学上存在显著不同。
• 本研究发现用户中明显缺乏内疚情绪，表明尽管事件结果具有暴力性，但用户内部的道德反思极为有限。