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J-GLOBAL ID：202002228157299722   整理番号：20A1795110

ソーシャルメディア上の高コンセンサスニュースポストを同定する紫色飼料【JST・京大機械翻訳】

Purple Feed Identifying High Consensus News Posts on Social Media

著者 (6件)： Babaei Mahmoudreza (Max Planck Institute for Software Systems, Saarbrucken, Germany) ,  Kulshrestha Juhi (Max Planck Institute for Software Systems, Saarbrucken, Germany) ,  Chakraborty Abhijnan (Max Planck Institute for Software Systems & IIT Kharagpur, India, Saarbrucken, Germany) ,  Benevenuto Fabricio (Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil) ,  Gummadi Krishna P. (Max Planck Institute for Software Systems, Saarbruecken, Germany) ,  Weller Adrian (University of Cambridge & Alan Turing Institute, Cambridge, United Kingdom)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： AIES ’18  ページ： 10-16  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多様なニュース語はソーシャルメディアに積極的に投稿されているが,読者は,その既存ビューを補強するニュースにしばしば焦点を合わせ,’フィルタバブル’効果をもたらす。これと戦うために,いくつかの最近のシステムは,異なる視点で,ストーリーに向けて読者と n読者を露出する。1つの用例は,話題の各々の側面に関して偏った出版物からポストを示す,Wall Street Journalの’Blue Feed,Red Feed’システムである。しかし,これらのシステムには,限られた成功があった。著者らは,「青」と「赤」読者の両方から類似の反応を生成する,高いコンセンサス「紫」ポストを同定する補完的アプローチを提示する。米国政治の文脈において,Twitterに関するニュースポストのコンセンサスを定義し,運用する。著者らは,高いコンセンサスポストが特定され,それらの経験的特性について議論することを示した。著者らは,Twitterに関する高および低コンセンサスニュースポストを自動的に同定するための方法を提示し,それは多くの出版者にわたってスケールで動作することができる。これを行うために,著者らは,このタスクに,よく適合する,アウジデンスリーディングベースの特徴の新しいカテゴリーを提案する。最後に,著者らは,政治的スペクトルの両側に関する出版者からの高いコンセンサスポストをハイライトする著者らの「Purple Feed」システムを提示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 刊行物 ,  スペクトル ,  *ニュース
準シソーラス用語： ハイライト ,  *ソーシャルメディア ,  ツイッター ,  閲覧者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 聴覚希薄化に基づく特徴 ,  コンセンサス ,  ソーシャルメディアにおけるニュース消費 ,  分極 ,  紫色飼料

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルメディア ,  同定 ,  紫色 ,  飼料