複雑なソーシャルメディアデータストリームに反映される主要社会的イベントの時系列分析

Core Concepts

ソーシャルメディア上の主要イベントの進化を追跡するための新しい方法論と手法を提案。

Abstract

ソーシャルメディアプラットフォームから価値ある洞察を抽出する課題に焦点。 GABやTelegramなどの特定プラットフォームでの物語進化を探求。 データ収集、前処理、キーワード分析技術に焦点を当てた独自手法。 2023年のWagner反乱事件を事例として使用し、時間軸が有用な情報特徴を提供することを明らかに。 Abstract 伝統的なトップダウンアプローチでは急速に変化するイベントから重要なシグナルを捉えることが困難。 GABやTelegramなどのソーシャルメディアプラットフォームで物語進化を探求し、行動可能な洞察を提供。 Data Collection GABから2061件の投稿取得。#Wagnerは340件、#Russiaは923件、#Ukraineは798件。 投稿数が最も多い日時帯は6月24日であり、#Wagnerはこの日にピーク。 Methodology Log Ratioメトリックを使用したキーワード分析手法が採用されており、テキスト内の重要なトピックや主題を特定。 時系列パターン抽出により異なる日付ごとにキーワードスコアが計算される。 Case Studies and Findings GABではWagner反乱関連だけでなく、ウクライナ戦争や米国内政問題に関連する物語も浮かび上がっている。 Telegramチャンネルでもウクライナとロシア向けニュースで異なる物語が見られる。

Stats

"GABから2061件の投稿取得。" "#Wagnerは340件、#Russiaは923件、#Ukraineは798件。"

Quotes

Key Insights Distilled From

Time Series Analysis of Key Societal Events as Reflected in Complex Social Media Data Streams

by Andy Skumani... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07090.pdf

Deeper Inquiries

オリジナル記事以外でも同様の内容追跡が可能か？

この研究では、GABやTelegramといった特定のソーシャルメディアプラットフォームにおける時間経過に伴う内容変化を分析しています。同様の手法は他のソーシャルメディアプラットフォームでも適用可能です。ただし、各プラットフォームごとに異なる特性や利用者層を考慮する必要があります。新たなソーシャルメディアプラットフォームであっても、本研究で使用されたような量的コーパスベースの議論分析技術を応用することで、重要な洞察を得ることが可能です。