社会科学：オンラインプラットフォーム上の社会的構成および政治的分極化を定量化する
Nature 600, 7888 doi: 10.1038/s41586-021-04167-x
集団を同じ考えを持つ個人のグループへと選別することは、とりわけ党派の違いに関して、オンライン社会を分断・分極化させている可能性がある。しかし、オンラインコミュニティーの社会構造を測定し、それによってオンラインプラットフォームの社会的構成を理解する我々の能力は、デジタル議論の匿名性、非構造性、大規模性によって制限されている。今回我々は、集団としての行動の大規模パターンを利用することで、オンラインコミュニティーの位置付けを複数の社会的次元に沿って定量化するための、ニューラル埋め込み方法論を開発した。我々はこの方法論を、世界最大級のオンラインソーシャルプラットフォームであるRedditにおいて、14年間に1万のコミュニティーで投稿された51億件のコメントに適用し、巨視的なコミュニティー構造が、年齢、ジェンダー、米国の政治的党派性に関してどのように構成されているか測定した。政治的コンテンツを調べたところ、Redditは2016年の米国大統領選挙の前後に著しい分極化事象を経験したことが分かった。しかし、社会通念に反して、個人レベルの分極化はまれであり、2016年のシステムレベルでの変化は、新たなユーザーの参加によって不釣り合いに駆動されていた。Redditにおける政治的分極化は、このプラットフォーム上での過去の活動とは無関係であり、むしろ外的な事象と時間的に一致していた。また、明らかなイデオロギー的非対称性も見られ、2016年の分極化の急激な進展は、その全てが右派の活動の変化に帰属できた。この方法論はオンライン相互作用の研究に広く適用可能で、今回の知見は、オンラインプラットフォームの設計、オンライン行動の社会的文脈の理解、オンライン分極化の動態や機構の定量化に関係してくる。
