コロナ禍が政治的問題へと変化するにつれて感情の分極化が広がったという機械学習応用の論文
The Manifestation of Affective Polarization on Social Media: A Cross-Platform Supervised Machine Learning Approach
https://doi.org/10.1609/icwsm.v18i1.31380
この論文ではフェイスブックとツイッターで共有された投稿における感情的二極化の表現を識別するAiを用いて、政治的イベントと連動して分極化が広がったことを明らかにした。
コロナのパンデミックの最初の6か月間に焦点を当てることで、コロナ問題が馴染みのない問題から非常に政治的な問題へと変化するにつれて、SNS上で感情の二極化が進んだことを明らかにした。
感情の二極化の変化は 2つのSNSで同様の傾向が見られ、最初はフェイスブックの投稿の30.9%とツイートの32.5%が感情的に二極化していると分類された。
分極化の第1波は2月中旬に発生し、第2波は5月下旬に発生した。フェイスブックとツイッターの両方で感情の二極化が大幅に高まっているように見える。ツイッターでは、トランプ前大統領がこの問題をめぐって侮蔑的な言葉(例えば「中国ウイルス」)を使い始めた。前半はツイッターで「武漢ウイルス」「カンフー•フルー」などのキーワードが飛び交った。5月下旬の第2波では六期ダウンへの抗議運動などが起こっていた。
注意すべきはコロナ禍に関する世論を理解する上では、SNSのデータは世論を代表しているとは言えないことだ。今回の研究で使用されているSNSのデータは、他の情報を補完することで重要な知見につなげることができる
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