Steve Bannon banni de Twitter après un appel à la décapitation du Dr. Fauci et du directeur du FBI
ソーシャルメディアは、人々の中で最高と最悪のことを引き出すが、より多くの場合最悪のことを引き出す。しかしながら、社会科学者にとって、それは攻撃的な人間の行動とオンラインスパッツの背後にある心理学を研究する黄金時代です。フィンランドの研究者チームは現在、Twitter上での戦いのさまざまな特徴 - それらがどのように発生したか、それらがどのように拡散したか、そしてデータ目的でそれらをより良く視覚化する方法 - を分析しています。そして結果は実際にはかなりクールに見えます - それらの感情的な爆発をカラフルな爆竹の爆発のように見せることです。
学術リポジトリarXivにアップロードされた未発表論文の中で、ヘルシンキのアールト大学のKiran Garimellaと彼女の同僚は、Twitter上の論争の特徴と、それらが非矛盾する会話とどのように比較されるかを説明しています。
Garimellaさんは、熱いつぶやきの後に続くキーワード、ハッシュタグ、およびリツイートとお気に入りのネットワークを、良性または友好的なつぶやきと比較しました。彼らは、これらのクラスター化されたネットワークを研究し、偏波面が互いにどのように形成され通信するのかを観察し、そしていくつかの例を示しました。
上の図では、AとEのグラフはハッシュタグ#beefban（インドで牛肉を禁止するという論議の的になる提案に関連している）を示し、BとFは#russia_march（ロシアのウクライナ侵略の議論で使用される）を表します。一方、CとGは、議論の余地の少ない#swswを示し、DとHは#germanwingsのネットワークを示しています。最初の4つで議論の極性と強さは明らかですが、後者の4つははるかに均質なネットワークを示しています。
フィンランドの研究者たちはTwitterの論争の中で偏りを測定するためのより良いツールの開発にまだ取り組んでいますが、これは科学者やメディアの人々が爆発する前にソーシャルメディアの闘いを識別し、より良い準備をする手助けとなるモデル作成への大きな第一歩ですフォローして報告する。