論文可視化アプリ「ScholarPlanets」を用いて、Twitterに関するデータ分析論文について調査してみた

こんにちは。スキルアップAI編集部です。

Twitter上の呟きに関するデータ分析の論文『Tweeting From Left to Right: Is Online Political Communication More Than an Echo Chamber?』[1]がどのような論文の影響を受け、どのような論文に影響を与えているのかを弊社の開発した「[ScholarPlanets](https://scholarplanets.skillupai.com/)」を用いて検索してみました。

この記事を通じて論文の繋がりを可視化する「ScholarPlanets」について興味をもっていただけましたら幸いです。

＜目次＞
1.「ScholarPlanets」とは
2.論文『Tweeting From Left to Right』について
3.「ScholarPlanets」を用いてわかったこと
4.おわりに
5.参考文献

# 1.「ScholarPlanets」とは
「ScholarPlanets」は弊社の開発した、論文の引用および被引用の情報を用いて、研究の系譜を可視化することのできるアプリケーションです。

![paper-research_01.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/7a61ec79-166e-9a7e-2555-e69b7b59dcbc.png)

「ScholarPlanets」には主に5つの特長があります。（※特長3つ目以降は今後実装予定のものです）

1. 研究の系譜がわかる
1. 被引用の多い重要論文を一目で把握できる
1. ブックマーク機能で論文をすぐに探せる（開発中）
1. いいね機能によって、他のユーザーが検索している人気の論文がわかる（開発中）
1. 論文にコメントができ、他のユーザーと論文について意見交換ができる（開発中）

「ScholarPlanets」の利用方法はとても簡単です。まずは検索窓に調べたいキーワードを入力して検索ボタンをクリックします。

![paper-research_02.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/6d713496-6533-07f3-7762-a84daa16d35d.png)

そうするとそのキーワードをタイトルに持つ論文の一覧が表示されます。次に、表示された論文を選んでクリックすることで、その論文に関する研究の系譜が有向木で表示されます。さらにノードをクリックすることで『Semantic Scholar Open Research Corpus』[2]上にある論文情報に飛ぶことができます。

なお、2022年3月時点では、「ScholarPlanets」の利用料金は無料です。

# 2.論文『Tweeting From Left to Right』について
この論文[1]は **Pablo Barberá** らによって書かれた、SNS上でエコーチェンバー現象が起きて政治分極化が起きるのかについて検証した論文です。

「エコーチェンバー現象」とは、自分と近い選好を持つ人々に囲まれ、自身と同じような意見を聞き続けることで自分の意見がさらに極端になる現象のことです。
また「政治分極化」とは、世論が”保守派”対”リベラル派”という2つのイデオロギーで大きく分かれる政治現象を意味します。保守派は旧来の伝統的なことを変えないことを望む人々のことであり、リベラル派は改革を進めていくことを望む人々のことです。

この論文[1]では、この現象が SNS上で起きるかどうかをTwitterを用いて検証しています。
Twitterは半角280文字以内の短文によって多くの方が意見を表出することのできる代表的なSNSです。Twitter上のデータは、検索によって容易に収集することができます。そのためテキスト分析の分野において、データの収集源としてよく利用されます。

この論文[1]を対象として「ScholarPlanets」で引用関係を可視化した結果がこちらになります。

![paper-research_03.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/3351de75-4acd-5648-3d5b-4abcd427877e.png)

# 3.「ScholarPlanets」を用いてわかったこと
ノードを見ると、『Tweeting From Left to Right』は以下のことがわかります。

- 2つの論文から影響を受け
- 3つの論文に影響を与えている

その中身を詳しく見てみると、影響を受けているのは、以下2つの論文です。

- 『Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior』[3]
- 『Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook』[4]

影響を与えているのは、以下3つの論文です。

- 『The echo chamber is overstated: the moderating effect of political interest and diverse media』[5]
- 『The Nature and Origins of Misperceptions: Understanding False and Unsupported Beliefs About Politics』[6]
- 『Social Media, Political Polarization, and Political Disinformation: A Review of the Scientific Literature』[7]

”Facebookを題材に使った論文[3]、[4]”から影響を受け、”エコーチェンバーに関する論文[5]”や”メディアと政治に関する論文[6]、[7]”に影響を与えていることが分かります。
これらのことから、論文[1]が Twitter以外の分析に影響を与えていることがわかります。

# 4.おわりに
「[ScholarPlanets](https://scholarplanets.skillupai.com/)」を用いることで、その論文の影響度、さらにはその論文がどのような論文をもとにして書かれ、そしてどのような論文が後に書かれていったのかについて容易に調べることができます。
この「ScholarPlanets」を活用することで、論文を調査する際にかかる負担を大きく減らすことができるでしょう。

次世代航空機の研究を調査した記事は[こちら](https://www.skillupai.com/blog/tech/scholarplanets-1/)
GANの研究を調査した記事は[こちら](https://www.skillupai.com/blog/tech/scholarplanets-2/)
ScholarPlanetsを用いた論文調査シリーズ一覧は[こちら](https://www.skillupai.com/tag/scholarplanets/)

# 5.参考文献
[1] [Pablo Barberá, John T. Jost and Jonathan Nagler: Tweeting From Left to Right: Is Online Political Communication More Than an Echo Chamber?, 26(10), pp. 1531-1542, 2015.](https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0956797615594620)
[2] [Semantic Scholar Open Research Corpus](https://api.semanticscholar.org/corpus)
[3] [M. Kosinski, D. Stillwell and T. Graepel: Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior, 2013.](https://www.semanticscholar.org/paper/Private-traits-and-attributes-are-predictable-from-Kosinski-Stillwell/bfc1c08ba71294ce5de5e131561cfa7594d64a0f)
[4] [E. Bakshy, Solomon Messing and Lada A. Adamic: Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook, 2015.](https://www.semanticscholar.org/paper/Exposure-to-ideologically-diverse-news-and-opinion-Bakshy-Messing/c8665198592b52ba122e5cf84032a9bc1c61eade)
[5] [Elizabeth Dubois, Grant Blank: The echo chamber is overstated: the moderating effect of political interest and diverse media, 2018.](https://www.semanticscholar.org/paper/The-echo-chamber-is-overstated%3A-the-moderating-of-Dubois-Blank/f2d51f0f302ab25c0d7d821e58ab0abd0e9529b0)
[6] [D.J. Flynn, B. Nyhan, Jason Reifler: The Nature and Origins of Misperceptions: Understanding False and Unsupported Beliefs About Politics, 2017.](https://www.semanticscholar.org/paper/The-Nature-and-Origins-of-Misperceptions%3A-False-and-Flynn-Nyhan/6f869967c281a75a09b76c412e9b55dbe97f1ce5)
[7] [Joshua A. Tucker, A. Guess: Social Media, Political Polarization, and Political Disinformation: A Review of the Scientific Literature, 2018.)](https://www.semanticscholar.org/paper/Social-Media%2C-Political-Polarization%2C-and-Political-Tucker-Guess/6924de9691e8f1bb5477da3907e2f5372ad0e565)

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