[论文解读] Political Discourse on Social Media: Echo Chambers, Gatekeepers, and the Price of Bipartisanship

Kiran Garimella, Gianmarco De Francisci Morales+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 5, 2018

Social Media and Politics参考文献 31被引用 80

一句话总结

该论文定义 production and consumption polarity 以量化 Twitter 上的政治回音室，显示用户生产与消费之间存在强烈的一致性，引入 gatekeepers，并从内容和网络特征预测 partisans 和 gatekeepers。

ABSTRACT

Echo chambers, i.e., situations where one is exposed only to opinions that agree with their own, are an increasing concern for the political discourse in many democratic countries. This paper studies the phenomenon of political echo chambers on social media. We identify the two components in the phenomenon: the opinion that is shared ('echo'), and the place that allows its exposure ('chamber' --- the social network), and examine closely at how these two components interact. We define a production and consumption measure for social-media users, which captures the political leaning of the content shared and received by them. By comparing the two, we find that Twitter users are, to a large degree, exposed to political opinions that agree with their own. We also find that users who try to bridge the echo chambers, by sharing content with diverse leaning, have to pay a 'price of bipartisanship' in terms of their network centrality and content appreciation. In addition, we study the role of 'gatekeepers', users who consume content with diverse leaning but produce partisan content (with a single-sided leaning), in the formation of echo chambers. Finally, we apply these findings to the task of predicting partisans and gatekeepers from social and content features. While partisan users turn out relatively easy to identify, gatekeepers prove to be more challenging.

研究动机与目标

• 促进理解政治观点如何在社交媒体上传播以及 Twitter 网络中如何形成回音室。
• 定义联合内容-网络度量（production/consumption polarity）以量化回音室。
• 研究 partisan、bipartisan 和 gatekeeper 用户在网络位置与分享内容方面的差异。
• 探索内容生产/消费与网络结构之间的关系，以解释回音室动态。
• 评估能否从社交与内容特征预测 user types（partisans, gatekeepers）。

提出的方法

• 将 production polarity p(u) 定义为用户 u 所发带新闻链接的推文的平均政治倾向。
• 将 consumption polarity c(u) 定义为用户 u 从其关注的账户收到的带新闻链接的推文的平均政治倾向。
• 定义 delta-partisan 与 delta-gatekeeper 阈值，以在极性轴上对用户进行分类。
• 使用 PageRank 与 clustering coefficient 来表征网络中心性与社区嵌入。
• 利用包含 2.5B 推文的数据集集合以及多个政治/非政治数据集来计算这些度量。
• 应用统计比较（Welch’s t-test）评估 partisan vs bipartisan 以及 gatekeeper vs non-gatekeeper 组之间的差异。

实验结果

研究问题

• RQ1 production and consumption polarities 是否对齐以指示 Twitter 上的回音室？
• RQ2 哪些网络与内容特征区分 partisan、bipartisan 与 gatekeeper 用户？
• RQ3 gatekeepers 在回音室内跨群信息流动中是否扮演独特角色？
• RQ4 是否能从用户的推文内容和网络特征预测 partisan 与 gatekeeper 的身份？

主要发现

• 在政治数据集中，production and consumption polarities 高度相关，表明 Twitter 上普遍存在回音室。
• partisan 用户往往具有更高的 PageRank 和聚类系数，且其内容获得更多互动。
• gatekeepers 处于高中心性位置但聚类度较低，表明具有跨社区的影响力但未与社区深度嵌入。
• Bipartisan 行为与更广的曝光和参与度相关，暗示在网络定位与内容接收方面存在“Bipartisan 的代价”。
• 预测模型能够相对较好地识别 partisans，而 gatekeepers 更具挑战性。
• 在不同数据集中，partisan 用户显示出更极化的自身极性和比 bipartisans 较高的中心性；gatekeepers 展示出高中心性、消费多样化但生产集中。