在线平台上的极化言论
摘要：在线政治言辞的极化程度一直没有综合、纵向和生态有效的测量方法，尤其是涵盖了社交媒体平台的。本研究使用语言模型对来自Reddit和Twitter的约25亿条评论以及约170万个账户的数据进行分析，时间跨度为2007年至2023年，研究发现自平台成立以来，两者上的极化言辞一直在增加，而Twitter上的外群体极化程度高于Reddit。在Twitter上，尽管左翼政治家一直比普通用户更为极化，但是右翼政治家在过去四年的极化增长幅度最大，超过了记者、媒体和普通用户。如今，政治家作为得到最多关注的政治言辞倾听对象，比普通用户更为极化。另外，虽然拥有更多粉丝的账户通常具有较低的极化言辞水平，但右倾的政治意见领袖却是一个例外，这可能会影响人们对左右两派的极化感知。Twitter上的用户极化程度比Reddit上更分散，后者的极化更局限于少数社区。此外，极化程度还因主题而异，相比左倾用户，右倾用户在移民问题上使用极化言辞的可能性是其两倍，而左倾用户在医疗保健问题上的极化程度较高一些。我们的大规模分析揭示了跨平台、不同群体和主题的极化模式，有助于更好地理解极化内容的背景，并可能采取干预措施减少极化。
作者：Suyash Fulay and Deb Roy
论文ID：2308.15556
分类：Social and Information Networks
分类简称：cs.SI
提交时间：2023-08-31