用于研究社交媒体中极化政治事件的角色建模流水线

本文提出一个用户建模流水线，用于分析社交媒体上关于极化政治事件（如公投）的讨论与观点。该流水线遵循四步方法。首先，爬取社交媒体帖子与用户元数据。其次，应用过滤机制筛除垃圾信息与机器人用户。第三步，从有效用户中提取人口统计信息，即性别、年龄、族裔与位置信息。最后，预测用户相对于所分析事件的政治极性。在本文范围内，我们将提出的流水线应用于两个公投场景（西班牙加泰罗尼亚独立与意大利伦巴第自治），以评估该方法在收集社交媒体用户人口统计正确洞察及基于用户分享观点预测公投结果方面的性能。实验表明，该方法在加泰罗尼亚案例中有效预测了政治趋势，但在伦巴第案例中无效。在各种原因中，我们注意到总体上Twitter更多代表反对公投的用户而非支持者。