Cross-Platform Social Dynamics: An Analysis of ChatGPT and COVID-19 Vaccine Conversations

https://arxiv.org/abs/2310.11116

1. 本研究の学術的背景は、社会メディアの役割が近年大きく拡大しており、情報伝達やアジェンダ設定において重要な役割を果たしていることです。具体的には、リアルタイムな相互作用を提供するオンラインプラットフォームが、社会的な反応を研究するために貴重なツールとなっています。本研究では、デジタルプラットフォーム上での公的な議論のダイナミクスを解明することを目的としています。

2. 本研究の目的は、異なるプラットフォームにおける話題の焦点や感情の違い、およびそれによるユーザーのエンゲージメントの変化を分析することです。これにより、情報の拡散力や個々のトピックに対する社会メディアの影響力を評価することができます。また、これまでの研究と比較して、異なるプラットフォームや国内外のニュースカバレッジを総合的に考慮した点で学術的に独自性があります。

3. 本研究の着想は、社会メディア上でのChatGPTに関する議論やCOVID-19ワクチンに関する議論を分析する必要性から得られました。これらのテーマは、オンライン上で広まりやすい話題として注目されており、情報拡散のダイナミクスを理解する上で重要です。既存の研究ではプラットフォームごとの議論の違いについては考慮されていなかったため、本研究では異なるプラットフォームやニュースメディアを含めた総合的な分析を行いました。

4. 本研究では、2022年のChatGPTのリリースと2021年のCOVID-19ワクチンに関するグローバルな議論と関連する1200万以上の投稿やニュース記事を分析しました。Twitter、Facebook、Instagram、Reddit、YouTube、GDELTなど、複数のプラットフォームからデータを収集し、トピックモデリング技術を用いて各プラットフォームの特徴やターゲットオーディエンスを反映した異なるテーマの重要性を明らかにしました。また、感情分析を行い、研究対象のトピックに対する公衆の認識や感情の多様性を明らかにしました。さらに、プラットフォーム間のエンゲージメントの進化を比較することで、同じトピックに対して異なるパターンが現れることを明らかにしました。

5. 本研究では、異なるプラットフォームやニュースメディアにおけるオンライン議論の特異な文脈を理解することの重要性を強調しました。情報が異なるプラットフォームやトピック間でどのように拡散するかを分析することで、情報のオンライン上での拡散の実態を理解する上で有用であると示しました。また、情報の拡散に影響を与える要素や異なるプラットフォーム上のユーザーのエンゲージメントパターンについても明らかにしました。これにより、政策立案者や教育者、テクノロジー業界などの関係者は、デジタルにつながった世界における公衆の反応や懸念に対してより的確に予測し、対応することができるようになります。