本研究は、テキスト分類とソーシャルネットワーク分析を組み合わせた新しい分析フレームワークを提案しています。このフレームワークを使って、オンラインコミュニティの形成と進化のダイナミクスを明らかにしています。
主な内容は以下の通りです:
データ収集: 2020年の主要な出来事(コロナ禍、BLM運動、大統領選挙)に関連するツイートを、ニューヨーク、シアトル、サンフランシスコから収集しました。
トピック分類: 収集したツイートを、性差別、人種差別、外国人嫌悪、障害者差別、ホモフォビア、宗教的不寛容の6つのカテゴリーに分類しました。
可視化: ユーザー間の相互作用を表すソーシャルネットワークグラフを作成し、時系列で表示することで、オンラインコミュニティの形成と変化を可視化しました。
分析: 14の分析要素を用いて、言説の断片化とその社会的影響を分析しました。結果、オンラインコミュニティは短期的に形成・消滅を繰り返し、実世界の出来事が大きな影響を与えることが明らかになりました。
このフレームワークは、オンラインコミュニティの動態を理解し、言説の断片化とその社会的影響を分析するための強力なツールとなります。
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by Amirhossein ... kl. arxiv.org 09-19-2024
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