基于复杂网络与文本挖掘的 COVID-19 大流行期间 Twitter 交互刻画
计算机与社会
2020-09-15 v1 信息检索
社会与信息网络
摘要
covid-19的暴发始于数月前，报道起源为中国武汉市场。由于国际旅行可及且许多国家相距仅数小时航程，加之边境存在持续的人流，该病毒迅速传播至其他国家。另一方面，互联网用户有使用社交网络分享内容的习惯，关于Covid-19的问题、困扰与想法亦不例外。因此，分析某一城市、国家的社交网络交互以理解这一全球议题所产生的影响成为可能。南美洲是一个包含发展中国家、面临政治、经济、公共卫生等方面挑战的地区。因此，本文的范围是分析南美洲国家的Twitter交互，并利用复杂网络表示与文本挖掘刻画用户间的数据流。初步实验引入了存在类似于复杂系统的模式这一想法。此外，度分布证实了存在一个系统的想法，且邻接矩阵的可视化显示了在一段时间内共同发布与交互的用户群的存在，存在识别持续发送帖子的机器人的可能性。
引用
@article{arxiv.2009.05619,
title = {Characterizing Twitter Interaction during COVID-19 pandemic using Complex Networks and Text Mining},
author = {Josimar E. Chire-Saire},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.05619},
year = {2020}
}