Redditベースの研究を用いたセンチメント、トピック、ネットワーク分析によるDeepSeekに対するユーザー認識の理解

科学分野:

• 人工知能;計算社会科学;社会技術システム

背景:

• 中国のオープンソース生成AIモデルであるDeepSeekのリリースは、かなりの公の議論を促しました。;r/deepseekサブレディットは、AIモデルの機能と社会的影響を評価するための主要なプラットフォームとして機能しました。

研究 の 目的:

• オンラインディスコースを調べることにより、DeepSeekを取り巻く社会技術的な認識を分析すること。;新興AIシステムの統合に関連する一般的なセンチメント、感情、および主要なテーマを理解すること。

主な方法:

• r/deepseek（2025年1月～5月）からの46,649件の投稿とコメントの分析。;VADERセンチメント分析、Hartmann感情分類、BERTopicモデリング、ハイパーリンク抽出、およびネットワーク分析を利用しました。;センチメント/感情スコアを主要なトピックとコミュニティエンゲージメントパターンと相関させました。

主要な成果:

• 主に肯定的なセンチメント（投稿の47.23％、コメントの44.26％）で、中立、驚き、恐怖が主要な感情でした。;トップトピックには、オープンソースAI、DeepSeekの使用、デバイスの互換性、ChatGPTとの比較、検閲に関する懸念が含まれていました。;ハイパーリンクはGitHub、Hugging Face、DeepSeekサービスを指していました。ネットワーク分析では、「オープンソースAIモデル」がまとまったクラスターとして特定されました。

結論:

• コミュニティの認識は、DeepSeekを技術的ツールと地政学的な実体の両方として捉えました。;DeepSeekのパフォーマンスとオープンソースの性質に対する熱意は、検閲、プライバシー、およびイデオロギー的影響に関する懸念とは対照的でした。;集合的な認識は、分散型の対話を通じて進化し、オープンネス、信頼、正当性に関するグローバルAI開発のより広範な緊張を反映していました。