抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
科学的原稿による教育は,Twitterおよび他のソーシャルメディアプラットフォームによって頻繁に促進される。このように,論文のソーシャルメディア聴衆の人口統計学は,オンラインコミュニティによって,学問的研究がどのように伝達され,消費され,解釈されるかについて,豊富な情報を提供している。彼らの出版物の公衆の認識に注意を払って,科学者は,彼らの研究が肯定的な学術的および市民的思考を刺激するかどうかを学ぶことができる。また,彼らは,有害な方法で彼らの仕事を誤って解釈するグループから潜在的に負のパターンに気づくことができ,これらの影響を緩和するためのメッセージングを変えるための戦略を考案する。本研究において,著者らは,Twitterに関する各プレプリントに従事する種々のコミュニティの特性を推論するために,1,800の高度にピンセットされたバイオRxiv preprintsを参照し,そして,トピックモデリングを活用した331,696のTwitter posteriments posted preprintsを採集した。著者らは,各ユーザフォロワーがTwitterバイオグラフにおいて提供するキーワードから,これらの聴衆部門の特性を診断的に学習した。分析したプレプリントの96%がTwitterに関する学術的聴衆によって支配され,社会的メディア注意が必ずしも大きな公衆曝露に対応しないことを示唆した。さらに,著者らは,著者らの聴衆分割法が,精神衛生 advocate,イヌローバー,ビデオゲーム開発者,ベガン,ビットコイン投資家,コンスピシオリスト,ジャーナルリスト, re教グループ,および政治的構成などの非専門家の聴衆部門からの関心のレベルをどのように定量化できるかを示す。驚くべきことに,著者らは,分析した高度tweeted preprintの10%が,右翼の白国主義者コミュニティと関連する,かなり(>5%)の聴衆部門を有することも見出した。これらのプリプリントのどれも,意図的には,任意の右翼の極値メッセージを楽し出さないが,事例は,与えられたプレプリントを参照するツイートの50%以上を,極値アプロプリケーションが構成している場合が存在する。これらの結果は,社会メディアによって提供される科学的議論の避けられない課題に関する,研究評価の改善と文脈化のためのユニークな機会を提示する。【JST・京大機械翻訳】
