解构极化：符号化在线互动网络中的对立与对齐
社会与信息网络
2024-02-05 v3 计算机与社会
摘要
政治冲突是民主制度的基本要素，但若过于激烈也会威胁其存续。尤其当多数政治议题沿同一主要断层线对齐、将社会分裂为两个对立阵营时，这种情况就会发生。在20世纪，主要断层线由结构性冲突形成，如所有者与工人、中心与边缘等。但这些经典裂痕此后已失去解释力。我们未理论化新裂痕，而是提出FAULTANA（断层线对齐网络分析）流程，一种用于在有符号在线互动数据中揭示主要断层线的计算方法。我们的方法可量化不同在线辩论中普遍存在的对立程度，以及每场辩论与主要断层线的对齐程度。由此可识别驱动极化的楔子议题，其特征是激烈的对立与对齐并存。我们将该方法应用于Birdwatch（一个美国推特事实核查社区）和DerStandard（一家奥地利在线报纸）论坛的大规模数据集。我们发现两个在线社区均分裂为两大群体，其分隔遵循政治身份与议题。此外，对DerStandard，我们精确定位了强化社会断层线从而驱动极化的议题，也识别出引发在线冲突但未严格沿这些分割线对齐的议题（如COVID-19）。我们的方法得以构建情感极化的时间分辨图像，展示在争议性选举与事件中凝聚性与分裂性对对齐动力学的各自贡献。
引用
@article{arxiv.2307.06571,
title = {Unpacking polarization: Antagonism and Alignment in Signed Networks of Online Interaction},
author = {Emma Fraxanet and Max Pellert and Simon Schweighofer and Vicenç Gómez and David Garcia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.06571},
year = {2024}
}