| 講演名 | 2021-07-24 [Short Paper] COVID-19 and biased information dissemination on Twitter 李 格菲(産総研/早大), 段 逸均(産総研), キム テフン(産総研), 金 京淑(産総研), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | This study aims to examine if Twitter users with a higher level of similarity would have a more similar distribution of biased tweets. We randomly selected 100 users from an open-access COVID-19 Tweets dataset and fetched their Twitter timelines. We pre-trained the attention-based bidirectional long short-term memory (BiLSTM) model with a Media Bias Annotation Dataset and fine-tuned this model with 3,000 manually labelled Tweets concerning coronavirus-related topics. This model was used to classify users’ Tweets and returned the distribution of biased Tweets on their timelines. Users’ similarity was measured from two aspects: profile and text similarity. Ordinary Least Squares regression (OLS) correlation analysis suggests that both profile and text similarity are statistically significant in estimating the similarity of the distribution of biased tweets on users’ timelines. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | BiasTwitterSocial MediaProfile SimilarityText SimilarityNLP |
| 資料番号 | DE2021-4 |
| 発行日 | 2021-07-17 (DE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
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| 開催期間 | 2021/7/24(から1日開催) |
| 開催地（和） | 神奈川工科大学ITエクステンションセンター(ハイブリッド開催) |
| 開催地（英） | KAIT IT extension center (Hybrid) |
| テーマ（和） | ソーシャルコンピューティング |
| テーマ（英） | Social Computing |
| 委員長氏名（和） | 吉田 尚史(駒澤大) |
| 委員長氏名（英） | Naofumi Yoshida(Komazawa Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 的野 晃整(産総研) / 鈴木 優(岐阜大) |
| 副委員長氏名（英） | Akiyoshi Matono(AIST) / Yu Suzuki(Gifu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 鷹野 孝典(神奈川工科大) / 新妻 弘崇(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Kosuke Takano(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hirotaka Niitsuma(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 本多 賢(駒澤大) / 野宮 浩揮(京都工繊大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ken Honda(Komazawa Univ.) / Hiroki Nomiya(Kyoto Inst. of Tech) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Data Engineering |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] COVID-19 and biased information dissemination on Twitter |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / BiasTwitterSocial MediaProfile SimilarityText SimilarityNLP |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 李 格菲 / Gefei Li |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所/早稲田大学(略称：産総研/早大) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology/Waseda University(略称：AIST/Waseda Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 段 逸均 / Yijun Duan |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | キム テフン / Taehoon Kim |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 金 京淑 / Kyoungsook Kim |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 発表年月日 | 2021-07-24 |
| 資料番号 | DE2021-4 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | DE-125 |
| ページ範囲 | pp.18-21(DE), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-07-17 (DE) |