We study how political polarization is reflected in the social media posts used by media outlets to promote their content online. In particular, we track the Twitter posts of several media outlets over the course of more than three years (566K tweets), and the engagement with these tweets from other users (104M retweets), modeling the relationship between the tweet text and the political diversity of the audience. We build a tool that integrates our model and helps journalists craft tweets that are engaging to a politically diverse audience, guided by the model predictions. To test the real-world impact of the tool, we partner with the PBS documentary series Frontline and run a series of advertising experiments on Twitter. We find that in seven out of the ten experiments, the tweets selected by our model were indeed engaging to a more politically diverse audience, illustrating the effectiveness of our approach.


翻译:我们研究政治两极分化如何反映在媒体机构用来在网上宣传其内容的社交媒体文章中。特别是,我们追踪了三年多来(566K推特推特)几个媒体机构的推特文章,以及其他用户(104M retweets)对这些推特的接触,模拟了推特文本与受众政治多样性之间的关系。我们建立了一个工具,在模型预测的指导下,整合了我们的模型,帮助记者将推文带给不同政治受众。为了测试该工具对现实世界的影响,我们与PBS系列纪录片Frontline合作,在Twitter上进行了一系列广告实验。我们发现,在10个实验中,7个实验中,我们模型所选的推文确实吸引了政治上更多样化的受众,表明了我们方法的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2020新书】Python文本分析,104页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2020年12月23日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员