Measuring Dimensions of Self-Presentation in Twitter Bios and their Links to Misinformation Sharing

要約

ソーシャルメディアプラットフォームは、一般に「略歴」として知られるプロフィール説明フィールドをユーザーに提供し、そこで自分自身を世界に紹介することができます。
これらの自己紹介のテキストがオンラインでの自己表現や行動についての理解を深めることができることを示す文献が増えていますが、既存の研究ではそのためにキーワードベースのアプローチのみに依存しています。
私たちはここで、年齢や党派性などの社会的意味の顕著な側面を捉える空間に経歴を埋め込む一連の \hl{シンプルで効果的かつ理論的に動機付けられた}アプローチを提案し、評価します。
\hl{4 つのタスクでメソッドを評価し、最も強力なタスクがいくつかの実用的なベースラインを上回ることを示します。}次に、自己プレゼンテーションと低品質のニュースからの URL の共有との間の関連性を理解するのに役立つこのメソッドの有用性を示します。
Twitter 上のサイト\hl{特に年齢と党派間の相互作用の調査、および宗教性の自己提示の影響の調査に重点を置いています}。
私たちの研究は、計算社会科学者がバイオス内の情報を活用するのに役立つ新しいツールを提供し、Twitter 上で誤った情報の共有がどのように認識されるかについての新たな洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Social media platforms provide users with a profile description field, commonly known as a “bio,’ where they can present themselves to the world. A growing literature shows that text in these bios can improve our understanding of online self-presentation and behavior, but existing work relies exclusively on keyword-based approaches to do so. We here propose and evaluate a suite of \hl{simple, effective, and theoretically motivated} approaches to embed bios in spaces that capture salient dimensions of social meaning, such as age and partisanship. We \hl{evaluate our methods on four tasks, showing that the strongest one out-performs several practical baselines.} We then show the utility of our method in helping understand associations between self-presentation and the sharing of URLs from low-quality news sites on Twitter\hl{, with a particular focus on explore the interactions between age and partisanship, and exploring the effects of self-presentations of religiosity}. Our work provides new tools to help computational social scientists make use of information in bios, and provides new insights into how misinformation sharing may be perceived on Twitter.

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