从 chambers 到回声室：以二阶邻居方法量化 Twitter 气候讨论中的极化现象

社交媒体平台常常催生这样的环境：用户主要与符合其既有信念的内容互动，从而强化其观点并限制对对立观点的接触。在本文中，我们分析了 2019 年全年 X（前身为 Twitter）上关于气候变化的讨论，使用一种以 chambers（二阶信息源）为中心的无监督方法，大规模揭示意识形态模式。除直接连接外，chambers 捕捉共享的影响源，高效且有效地揭示极化动态。通过分析转推模式，我们识别出气候信仰者与怀疑者的回声室，揭示出意识形态群体内部强烈的 chamber 重叠和群体间极小的重叠，从而形成刻画极化的稳健双峰结构。我们的方法使我们能够根据高影响力用户的受众的 chamber 对齐来推断其立场，从而以最小跨群体互动对超过一半的转推群体进行分类，我们称之为增强型回声室分类。我们将我们的方法与人工标注和最先进的潜在意识形态模型进行基准比较，发现性能相当但覆盖率近四倍。此外，我们发现回声室结构随时间保持稳定，即使其成员发生显著变化，表明这些结构是系统持久且涌现的属性。值得注意的是，在 2019 年 9 月的 #FridaysForFuture 罢工期间，极化减弱且气候怀疑上升。这种基于 chamber 的分析为社交媒体上意识形态极化的持久性与流动性提供了有价值的见解。