社交媒体上极化的多因素分析
社会与信息网络
2023-06-02 v1
摘要
极化是社交媒体中日益令人担忧的现象。近期工作已使得检测和甚至量化极化成为可能。然而，现有的少数度量尽管定义在连续空间中，一旦应用于用户交互往往导致数据的单峰分布，使得极化与非极化用户之间的区分难以划定。此外，每个度量依赖于单一因素，并不能反映用户的整体行为。以单一形式建模极化有可能掩盖个体间差异。在本文中，我们提议更深入地审视极化在线行为并比较个体度量。我们收集了2022年1月至7月期间来自Twitter上1K法国用户的约300K条转推。每条转推都与极具争议的疫苗辩论相关。结果表明，多因素分析可识别出不同的且潜在可解释的行为类别。这种对行为的更精细理解是调整新闻推荐策略的关键一步，从而确保没有任何用户被锁定在回声室或过滤气泡中。
引用
@article{arxiv.2306.00032,
title = {A Multi-Factorial Analysis of Polarization on Social Media},
author = {Celina Treuillier and Sylvain Castagnos and Armelle Brun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.00032},
year = {2023}
}