Twitter话语社区的领结结构

在Twitter辩论分析中，近期文献聚焦于话语社区，即经由转推在内部相互交互的账户簇。本工作中，我们研究了8个不同语言主题Twitter数据集中的话语社区。令人惊讶的是，我们观察到其中几乎所有话语社区在政治或社会辩论期间均呈现领结结构。相反，当讨论主题不同时（如体育赛事，如Euro2020土耳其和意大利数据集中的情况），此类结构不存在。我们进一步使用事实核查网站Newsguard的域名标注，分析了不同话语社区各板块所创建内容的质量：我们观察到，当话语社区受虚假/错误信息（m/disinformation）影响时，质量最低的内容是由SCC产生并共享的内容，尤其在SCC与OUT板块间的转推流中存在强比例低信誉或非信誉消息。就此意义而言，在受虚假/错误信息影响的话语社区中，绝大多数账户可获取极为多样的内容，但其质量普遍相当低；此种情形完美描述了信息疫情（infodemic）现象，即根据WHO定义，“关于某一问题的过量信息，致使难以确定解决方案”。