フランスと英語のツイートによる職業安全知識共有のインフォーマル施設比較研究:ラングアカルチャー,弱強 およびAI感情展望【JST・京大機械翻訳】

Song Lingxi; Song Lingxi; Li Rita Yi Man; Yao Qi

文献

J-GLOBAL ID：202202254740069683 整理番号：22A0438902

フランスと英語のツイートによる職業安全知識共有のインフォーマル施設比較研究:ラングアカルチャー,弱強およびAI感情展望【JST・京大機械翻訳】

An informal institution comparative study of occupational safety knowledge sharing via French and English Tweets: languaculture, weak-strong ties and AI sentiment perspectives

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資料名：
巻： 147 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： W0879A ISSN： 0925-7535 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

労働安全とそれらの感情分布の英語とフランス語の社会構造を研究するために,本研究では,Twitterにおける「職業安全」に関する17,147の英語のツイートと16,618のフランスのツイートを分析するために,NodeXLとMengingCloudを適用した。このトピックに興味を持つフランス語と英語のツイッタユーザは,通常は相互作用しないことを見出した。トップ英語Twitter影響者は教授者であったが,トップフランス人の影響は政府事務員と個人であった。職業安全に興味を持つツイッタメンバーのクラスタは,他のグループで人々に到達する傾向が低かった。最も失敗したのは,それらの影響を増加させ,友人円の外の職業的安全性に関する情報を共有するために,弱いつながりを良好に使用することに失敗した。これは,Twitterのソーシャルネットワークが弱いタイスに基づいて構築されるという以前の研究を,Twitterユーザはコメント者,天文学,および個人的に知らない意見リーダに従う。また,機械学習アルゴリズムを介して感情解析を行った。著者らは,英語ツイートのより肯定的な感情が,より起こりそうになるであろうことを見出した。しかし,フランスのTweetsのより否定的な感情は,より起こりそうなTweetsは,再考されるであろう。したがって,負の職業的安全ツイートは,フランス語のTweetsではなく,フランスの正のものより強いインパクトを持つ。フランスのTweetsの感情分析結果は,ほとんどのTwitter利用者が中立音の職業的安全問題を議論し,フランスのツイートの極端な陰性の数は英語のそれより非常に多いことを示した。それは,langua文化の違いを反映し,非公式機関はユーザの行動に影響を与える。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (5件)： , , , ,

産業衛生,産業災害 , その他の情報処理 , 人工知能 , 自然語処理 , 応用心理学

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フランスと英語のツイートによる職業安全知識共有のインフォーマル施設比較研究:ラングアカルチャー,弱強 およびAI感情展望【JST・京大機械翻訳】

フランスと英語のツイートによる職業安全知識共有のインフォーマル施設比較研究:ラングアカルチャー,弱強およびAI感情展望【JST・京大機械翻訳】