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Achmann-Denkler, Michael ; Fehle, Jakob ; Haim, Mario ; Wolff, Christian

Detecting Calls to Action in Multimodal Content: Analysis of the 2021 German Federal Election Campaign on Instagram

Achmann-Denkler, Michael , Fehle, Jakob, Haim, Mario und Wolff, Christian (2024) Detecting Calls to Action in Multimodal Content: Analysis of the 2021 German Federal Election Campaign on Instagram. arXiv, 2409.02690.

Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 22 Okt 2024 09:21
Artikel
DOI zum Zitieren dieses Dokuments: 10.5283/epub.59409


Zusammenfassung

This study investigates the automated classification of Calls to Action (CTAs) within the 2021 German Instagram election campaign to advance the understanding of mobilization in social media contexts. We analyzed over 2,208 Instagram stories and 712 posts using fine-tuned BERT models and OpenAI's GPT-4 models. The fine-tuned BERT model incorporating synthetic training data achieved a macro F1 ...

This study investigates the automated classification of Calls to Action (CTAs) within the 2021 German Instagram election campaign to advance the understanding of mobilization in social media contexts. We analyzed over 2,208 Instagram stories and 712 posts using fine-tuned BERT models and OpenAI's GPT-4 models. The fine-tuned BERT model incorporating synthetic training data achieved a macro F1 score of 0.93, demonstrating a robust classification performance. Our analysis revealed that 49.58% of Instagram posts and 10.64% of stories contained CTAs, highlighting significant differences in mobilization strategies between these content types. Additionally, we found that FDP and the Greens had the highest prevalence of CTAs in posts, whereas CDU and CSU led in story CTAs.



Beteiligte Einrichtungen


Details

DokumentenartArtikel
Titel eines Journals oder einer ZeitschriftarXiv
Seitenbereich:2409.02690
Datum4 September 2024
InstitutionenSprach- und Literatur- und Kulturwissenschaften > Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur (I:IMSK) > Lehrstuhl für Medieninformatik (Prof. Dr. Christian Wolff)
Informatik und Data Science > Fachbereich Menschzentrierte Informatik > Lehrstuhl für Medieninformatik (Prof. Dr. Christian Wolff)
Identifikationsnummer
WertTyp
2409.02690arXiv-ID
10.48550/arXiv.2409.02690DOI
Stichwörter / KeywordsSocial and Information Networks, Computation and Language
Dewey-Dezimal-Klassifikation000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
StatusVeröffentlicht
BegutachtetJa, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstandenJa
URN der UB Regensburgurn:nbn:de:bvb:355-epub-594098
Dokumenten-ID59409

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