捕捉社交媒体中的立场动态：开放挑战与研究方向
计算与语言
2021-11-29 v2
摘要
社交媒体平台为挖掘具有广泛社会关注与影响的议题上的公众舆论提供了金矿。意见挖掘是一个可通过捕捉并聚合个体社交媒体帖子对所述议题持支持、反对或中立立场来操作化的问题。尽管多数既往立场检测工作考察了覆盖短时段的 dataset，近期对纵向数据集的兴趣有所增加。新数据中观察到的语言与行为模式的演化动态，要求调整立场检测系统以应对变化。在本综述论文中，我们考察计算语言学与数字媒体中人类交流的时间演化之间的交叉。我们对考量动态的新兴研究进行批判性回顾，探索影响一般语言数据、尤其是立场的不同语义与语用因素。我们进一步讨论捕捉社交媒体中立场动态的当前方向。我们讨论处理立场动态时遇到的挑战，并在三个关键维度——话语、语境与影响——上辨识开放挑战并探讨未来方向。
引用
@article{arxiv.2109.00475,
title = {Capturing Stance Dynamics in Social Media: Open Challenges and Research Directions},
author = {Rabab Alkhalifa and Arkaitz Zubiaga},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.00475},
year = {2021}
}