10:20 〜 10:40
[2H1-OS-3a-05] 多言語Tweetによる国家の枠組みを超えた政治的イデオロギーの検出
キーワード:政治的イデオロギー、自然言語処理、LaBSEモデル
Twitterはリアルタイムにアクセスできるユーザー情報が豊富なため、様々な研究領域で活用されている。近年、リツイートネットワークやフォロワーネットワークなどのリンク解析により、TwitterユーザーのIdeologiesを検出する研究が盛んに行われている。しかし、言語の異なる国同士のリンク関係を考慮するとき、言語の壁がある場合、リツイートやフォローがほとんど行われないという困難がある。言語を跨いで共通のイデオロギーを持つ人々を見つけることができないため、異なる言語を使う人々のイデオロギーを比較こともできない。
本研究では、多言語LaBSEモデルを用いて、政治活動家のユーザベクトル埋め込みから米国の政治的次元を作成し、他国の政治的ユーザベクトルを投影してトランスナショナルなイデオロギーを明らかにする。また、ツイートを様々なトピックに分類する分類器を構築し、トピックの変化により同一ユーザーの政治的イデオロギーが変化するかどうかを確認した。その結果、ユーザーの政治思想は、トピックによって異なる分極化の程度を示すことがわかった。
本研究では、多言語LaBSEモデルを用いて、政治活動家のユーザベクトル埋め込みから米国の政治的次元を作成し、他国の政治的ユーザベクトルを投影してトランスナショナルなイデオロギーを明らかにする。また、ツイートを様々なトピックに分類する分類器を構築し、トピックの変化により同一ユーザーの政治的イデオロギーが変化するかどうかを確認した。その結果、ユーザーの政治思想は、トピックによって異なる分極化の程度を示すことがわかった。
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