基于贝叶斯模型平均的社交媒体气候运动分析
计算与语言
2023-07-04 v2 人工智能
计算机与社会
机器学习
社会与信息网络
摘要
气候变化是我们时代的决定性问题，而我们正处于决定性时刻。各类利益集团、社会运动组织和个人在社交媒体上就这一问题开展集体行动。此外，社交媒体上的议题倡导运动常因持续的社会关切而出现，尤其是能源行业面临的那些关切。本文的目标是分析这些行业、其倡导团体以及气候倡导团体如何利用社交媒体影响关于气候变化的叙事。在这项工作中，我们提出一种结合消息主题的极小监督model soup [57]方法来识别Facebook上气候广告的立场。最后，我们发布立场数据集、模型以及与气候运动相关的主题集，以供未来观点挖掘和气候变化立场自动检测的工作使用。
引用
@article{arxiv.2305.06174,
title = {Analysis of Climate Campaigns on Social Media using Bayesian Model Averaging},
author = {Tunazzina Islam and Ruqi Zhang and Dan Goldwasser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.06174},
year = {2023}
}
备注
Accepted as a long paper at 6th AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society 2023 (AIES-2023). Updated for camera-ready