Core Concepts
소셜 미디어 데이터 분석을 위해 지속적 호몰로지 개념을 활용하여 정치적 개인주의와 정치적 양극화 과정을 파악할 수 있다.
Abstract
이 연구는 소셜 미디어 데이터 분석에 토폴로지 데이터 분석(TDA) 기법, 특히 지속적 호몰로지를 활용하는 접근법을 제시한다. 2022년 브라질 선거 기간 동안 수집된 200만 건의 트윗 데이터베이스를 분석하는 과정에서 세 가지 유형의 지속적 호몰로지가 반복적으로 나타났다: 핵심, 양극, 다극 성좌. 이러한 지속적 호몰로지 유형은 정치적 개인주의와 정치적 양극화 과정을 나타내는 것으로 확인되었다. 가우시안 밀도 함수를 활용하여 각 범주의 특징적인 토폴로지적 특성을 수학적으로 특성화하였다. 이를 통해 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 수집된 데이터에서 이러한 구조를 식별할 수 있는 일반화된 틀을 제공한다. 이 방법론은 네트워크 분석을 확장하여 리트윗 패턴에 내재된 네트워크의 형태를 심층적으로 탐구함으로써 디지털 상호작용에 대한 이해를 높인다.
Stats
핵심 성좌는 단일 밀집 초점점을 특징으로 한다.
양극 성좌는 두 개의 두드러진 클러스터를 특징으로 한다.
다극 성좌는 여러 개의 분산된 클러스터를 특징으로 한다.
Quotes
"소셜 미디어 플랫폼은 사용자 생성 데이터의 지속적인 흐름을 제공하여 정치 과학자들에게 실시간, 여과되지 않은 공공 영역에 대한 창을 제공한다."
"이 연구는 토폴로지 데이터 분석(TDA)의 힘을 활용하여 소셜 미디어 상호작용과 담론의 내재된 토폴로지 구조를 매핑하고 해석하는 방법론적 접근법을 제시한다."
"핵심 성좌는 개인주의적 정치 과정을 나타내고, 양극 성좌는 정치적 양극화 과정을 나타낸다."