[论文解读] Photographic home styles in Congress: a computer vision approach

Lefteris Jason Anastasopoulos, Dhruvil Badani+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 29, 2016

Social and Cultural Dynamics参考文献 24被引用 7

一句话总结

本文提出「攝影式家鄉風格」——基於電腦視覺技術對芬諾家鄉風格理論的延伸，利用卷積神經網絡分析來自282位國會議員的192,000張Facebook照片。研究發現，在選舉壓力下，民主黨議員會使其攝影形象與選區的族裔人口結構保持一致，而共和黨議員則不會，揭示了兩黨在視覺政治傳播策略上的黨派差異。

ABSTRACT

While members of Congress now routinely communicate with constituents using images on a variety of internet platforms, little is known about how images are used as a means of strategic political communication. This is due primarily to computational limitations which have prevented large-scale, systematic analyses of image features. New developments in computer vision, however, are bringing the systematic study of images within reach. Here, we develop a framework for understanding visual political communication by extending Fenno's analysis of home style (Fenno 1978) to images and introduce "photographic" home styles. Using approximately 192,000 photographs collected from MCs Facebook profiles, we build machine learning software with convolutional neural networks and conduct an image manipulation experiment to explore how the race of people that MCs pose with shape photographic home styles. We find evidence that electoral pressures shape photographic home styles and demonstrate that Democratic and Republican members of Congress use images in very different ways.

研究动机与目标

• 發展一套分析視覺政治傳播的框架，透過將芬諾的家鄉風格理論延伸至攝影形象的層面。
• 探討影像特徵——特別是國會議員與其合影者之族裔——如何影響公眾對政治身份與同理心的認知。
• 檢驗選舉壓力是否會影響國會議員在社交媒體上發布影像的族裔組成。
• 運用機器學習與人口統計資料，比較民主與共和兩黨國會議員的攝影家鄉風格。
• 證明影像操弄可因果性地影響公眾對政治人物資格、認同與同理心的感知。

提出的方法

• 收集230位眾議員與52位參議員的Facebook個人檔案中約192,000張照片。
• 使用Caffe深度學習框架訓練卷積神經網絡（CNN），以分類每張照片中人物的族裔。
• 進行影像操弄實驗，測試改變照片中人物族裔後，對公眾對政治人物資格、認同與同理心等特質的感知影響。
• 將Facebook個人檔案照片的族裔人口結構與2015年美國社區調查（ACS）5年期估計值（針對國會選區與州）進行比對。
• 使用固定效應模型控制州與選區層級的人口統計特徵，以隔離選舉情境對攝影選擇的影響。
• 應用統計模型評估選區人口結構與所發布影像族裔組成之間的關係，區分民主與共和兩黨議員的差異。

实验结果

研究问题

• RQ1 國會議員如何運用攝影形象塑造其公眾形象？這種做法在多大程度反映策略性的選舉行為？
• RQ2 國會議員在Facebook照片中與其合影的個人族裔人口結構，在多大程度上與其國會選區或州的族裔人口結構一致？
• RQ3 照片中人物的族裔如何影響公眾對議員資格、與選民認同及同理心的感知？
• RQ4 民主與共和兩黨國會議員在攝影家鄉風格上是否存在系統性差異？
• RQ5 攝影家鄉風格在多大程度上受選舉壓力影響，表現為與選區或州人口結構的一致性？

主要发现

• 眾議院的民主黨議員在統計上顯示出其Facebook個人檔案照片的族裔組成與其國會選區族裔人口結構之間存在顯著一致性。
• 眾議院的共和黨議員未表現出與選區族裔人口結構的類似一致性，顯示其在攝影形象運用上採取不同策略。
• 在參議員層級，州人口結構與攝影形象之間的關係較弱，但依然顯著，且共和黨議員的模式略強於民主黨議員。
• 影像操弄實驗顯示，改變照片中人物的族裔會因果性地影響公眾對議員資格、與選民認同及同理心的感知。
• 研究結果支持「攝影家鄉風格」受選舉壓力影響的假設，特別是民主黨議員似乎利用族裔代表性來強化與少數族裔選民的認同感。
• 本研究顯示，攝影家鄉風格在兩黨間並非一致，民主黨議員會策略性地使其視覺形象與選區多樣性保持一致，而共和黨議員可能使用其他群體（如退伍軍人）來達成類似目的，儘管此點未在此研究中明確測試。