DISHONEST: Dissecting misInformation Spread using Homogeneous sOcial NEtworks and Semantic Topic classification

要約

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックの出現により、Twitterなどのオンラインプラットフォームでの誤った情報の拡散が大幅に増加しました。
多くの場合、この成長は「エコー チェンバー」のアイデアのせいだとされます。
ただし、これらのエコー チャンバーを特徴付けると言われている動作は 2 次元に存在します。
1 つ目はユーザーのソーシャル インタラクションで、ユーザーは同じ考えを持つユーザーの同じグループに固執すると言われています。
2 つ目は投稿の内容で、同質的な考えを繰り返し主張していると言われています。
この研究では、Twitter のリツイート ネットワークを使用して社会的相互作用を研究し、トピック モデリングを使用してツイートの内容を研究することで、この 2 つを結び付けます。
ユーザーの対話の多様性を長期にわたって測定するために、ソーシャル ネットワーク内でのユーザーの移動速度を追跡する新しい指標を開発しました。
これらの分析手法をパンデミックによる誤った情報に焦点を当てたデータに適用すると、社会的行動とツイートの内容との相関関係が実証されます。
この相関関係は、反社会的ユーザーがどのように行動するかについての共通の直観を裏付けるものであり、さらに、すでに誤った情報が蔓延しているサブコミュニティにおいてもこの相関関係が維持されることを示唆していると私たちは考えています。

要約(オリジナル)

The emergence of the COVID-19 pandemic resulted in a significant rise in the spread of misinformation on online platforms such as Twitter. Oftentimes this growth is blamed on the idea of the ‘echo chamber.’ However, the behavior said to characterize these echo chambers exists in two dimensions. The first is in a user’s social interactions, where they are said to stick with the same clique of like-minded users. The second is in the content of their posts, where they are said to repeatedly espouse homogeneous ideas. In this study, we link the two by using Twitter’s network of retweets to study social interactions and topic modeling to study tweet content. In order to measure the diversity of a user’s interactions over time, we develop a novel metric to track the speed at which they travel through the social network. The application of these analysis methods to misinformation-focused data from the pandemic demonstrates correlation between social behavior and tweet content. We believe this correlation supports the common intuition about how antisocial users behave, and further suggests that it holds even in subcommunities already rife with misinformation.

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