分析 Twitter 语义网络：以 2018 年意大利大选为例
社会与信息网络
2021-06-29 v4 应用物理
摘要
社交媒体在塑造公民政治观点方面发挥着关键作用。根据 Eurobarometer，每日使用在线社交网络的欧盟公民比例已从 2010 年的 18% 上升到 2019 年的 48%。社交媒体与政治动态展开之间的交织激发了研究者对用户在线行为分析的兴趣——尤其关注辩论期间的群体极化与回音室形成。在此背景下，注意力主要指向用户间在线关系的研究，而语义方面仍未得到充分探索。在本文中，我们旨在采用两步法填补这一空白。首先，我们将 2018 年意大利大选前夕政治辩论中的话语社群识别为具有显著相似转推行为的用户群体。其次，我们通过每日监测其引发的语义网络的结构演化，研究塑造其内部讨论的语义机制。除了明确意大利选举竞争的语义特性外，我们的方法在两方面创新了在线政治讨论研究。一方面，它通过将语义分析植根于用户行为，实现了一种基于统计理论的方法，保证我们的社会语义结构推断不受任何关于缺失信息的无支撑假设偏倚；另一方面，它是完全自动化的，不依赖于任何人工标注（无论是基于用户特征还是其分享模式）。这些要素使我们的方法可应用于任何 Twitter 讨论，无论所涉及语言或主题为何。
引用
@article{arxiv.2009.02960,
title = {Analysing Twitter Semantic Networks: the case of 2018 Italian Elections},
author = {Tommaso Radicioni and Fabio Saracco and Elena Pavan and Tiziano Squartini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.02960},
year = {2021}
}