Disentangling positive and negative partisanship in social media interactions using a coevolving latent space network with attractors model
Disentangling positive and negative partisanship in social media interactions using a coevolving latent space network with attractors model
复制标题
使用具有吸引子模型的共同演化潜在空间网络来消除社交媒体互动中的积极和消极党派之争
DOI：
10.1093/jrsssa/qnad008
复制
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kolaczyk, Eric D.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhu, Xiaojing;Caliskan, Cantay;Christenson, Dino P.;Spiliopoulos, Konstantinos;Walker, Dylan;Kolaczyk, Eric D.
我们开发了一种广泛适用的带有吸引子的共同演化潜在空间网络（CLSNA）模型，其中节点代表假设位于未知潜在空间中的个体社会参与者，边缘代表参与者之间特定交互的存在，并且在潜在水平中添加吸引子以捕获吸引力和排斥力的概念。我们应用 CLSNA 模型来了解美国政治在社交媒体上的党派极化的动态，我们预计共和党和民主党将越来越多地与自己的政党互动，并脱离对手政党。利用社交媒体平台 Twitter 和 Reddit 的纵向社交网络，我们分别量化了政治精英和公众中积极（有吸引力）和消极（排斥）力量的相对贡献。
We develop a broadly applicable class of coevolving latent space network with attractors (CLSNA) models, where nodes represent individual social actors assumed to lie in an unknown latent space, edges represent the presence of a specified interaction between actors, and attractors are added in the latent level to capture the notion of attractive and repulsive forces. We apply the CLSNA models to understand the dynamics of partisan polarization in US politics on social media, where we expect Republicans and Democrats to increasingly interact with their own party and disengage with the opposing party. Using longitudinal social networks from the social media platforms Twitter and Reddit, we quantify the relative contributions of positive (attractive) and negative (repulsive) forces among political elites and the public, respectively.
登录
查看更多内容
“乖一点，否则别打扰我”：在线政治讨论中情感两极分化的群体间视角
影响因子：
6.2
作者：
Nahema Marchal
通讯作者：
Nahema Marchal
影响因子：
7.2
作者：
Bright, Jonathan
通讯作者：
Bright, Jonathan
影响因子：
4.2
作者：
Mason, Lilliana
通讯作者：
Mason, Lilliana
影响因子：
9.8
作者：
Halberstam, Yosh;Knight, Brian
通讯作者：
Knight, Brian
影响因子：
56.9
作者：
Chen, M. Keith;Rohla, Ryne
通讯作者：
Rohla, Ryne