基于多视图聚类的2020年COVID-19大流行期间Twitter话题标签使用社群刻画
社会与信息网络
2020-08-05 v1 人机交互
摘要
COVID-19大流行在社交媒体网站上引发了大量的线上活动。因此，对COVID-19大流行期间社交媒体数据的分析可以产生关于讨论话题以及这些话题在大流行进程中如何演变的独特见解。在本研究中，我们提出通过对话题标签进行聚类来分析Twitter上的讨论话题。为了获得高质量的Twitter话题标签聚类，我们还提出了一种新颖的多视图聚类技术，该技术融合了多种可用于描述用户与话题标签交互方式的不同数据类型。我们的多视图聚类结果表明，COVID-19的Twitter讨论中存在明显的时间与主题趋势。具体而言，我们发现部分话题标签的主题聚类在大流行进程中发生转移，而另一些则始终持续存在，并且话题标签的使用存在明显的时间趋势。本研究首次使用多视图聚类分析话题标签，也是首次对COVID-19大流行期间线上讨论的整体趋势进行分析。
引用
@article{arxiv.2008.01139,
title = {Characterizing Communities of Hashtag Usage on Twitter During the 2020 COVID-19 Pandemic by Multi-view Clustering},
author = {Iain J. Cruickshank and Kathleen M. Carley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.01139},
year = {2020}
}
备注
Pending review with Journal of Applied Network Science