社区需求与资产：社区对话的计算分析
计算机与社会
2024-03-21 v1 计算与语言
社会与信息网络
摘要
社区需求评估是非营利组织和政府机构使用的工具，用于量化社区的优势与问题，从而更好地分配资源。此类方法正过渡到利用社交媒体对话来分析社区需求及其内在资产。然而，手动分析不断增长的社交媒体对话具有挑战性。目前文献中在计算性地分析社区成员如何讨论社区优势与需求方面存在空白。为此，我们提出了从对话数据中识别、提取并分类社区需求与资产的任务，并采用先进的自然语言处理方法。为促进此任务，我们引入了首个关于社区需求与资产的数据集，包含3,511条来自Reddit的对话，由众包工作者标注。使用该数据集，我们评估了 utterance 级别的分类模型与情感分类以及流行的大型语言模型（在零样本设置下），我们发现该模型在F1分数上优于两个基线（分别为49%和61%）。此外，我们通过研究发现，关于需求的对话具有负面情绪和情感，而关于资产的对话则关注位置和实体。该数据集可在https://github.com/towhidabsar/CommunityNeeds 获取。
引用
@article{arxiv.2403.13272,
title = {Community Needs and Assets: A Computational Analysis of Community Conversations},
author = {Md Towhidul Absar Chowdhury and Naveen Sharma and Ashiqur R. KhudaBukhsh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.13272},
year = {2024}
}