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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-07-24 10:20 ［ショートペーパー］COVID-19 and biased information dissemination on Twitter ○Gefei Li（AIST/Waseda Univ.）・Yijun Duan・Taehoon Kim・Kyoungsook Kim（AIST）  DE2021-4 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （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） | / / / / / / / |
| （英） | Bias / Twitter / Social Media / Profile Similarity / Text Similarity / NLP / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 125, DE2021-4, pp. 18-21, 2021年7月. | |
| 資料番号 | DE2021-4 | |
| 発行日 | 2021-07-17 (DE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | DE2021-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
| 開催期間 | 2021-07-24 - 2021-07-24 |
| 開催地（和） | 神奈川工科大学ITエクステンションセンター |
| 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 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DE |
| 会議コード | 2021-07-DE |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | COVID-19 and biased information dissemination on Twitter |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Bias |
| キーワード(2)（和/英） | |
| キーワード(3)（和/英） | / Social Media |
| キーワード(4)（和/英） | / Profile Similarity |
| キーワード(5)（和/英） | / Text Similarity |
| キーワード(6)（和/英） | / NLP |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 李 格菲 / Gefei Li / リ カクヒ |
| 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/ヨミ） | 段 逸均 / Yijun Duan / ダン イジュン |
| 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/ヨミ） | キム テフン / Taehoon Kim / キム テフン |
| 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/ヨミ） | 金 京淑 / Kyoungsook Kim / キム キョンスク |
| 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) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-07-24 10:20:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | DE |
| 資料番号 | DE2021-4 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.125 |
| ページ範囲 | pp.18-21 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-07-17 (DE) |
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