文化收敛:Twitter上 misinformation 网络行为的洞察
社会与信息网络
2020-07-08 v1 计算与语言
物理与社会
摘要
如何随时间研究网络中观点与社区的诞生与演化?我们使用一个多模态流程,由网络映射、主题建模、桥接中心性和散度组成,来分析围绕COVID-19大流行的Twitter数据。我们使用网络映射检测围绕COVID-19创建内容的账户,然后使用隐狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation)提取主题,并使用桥接中心性识别主题性与非主题性桥梁,进而考察每个主题与桥梁随时间的分布,并应用主题分布的Jensen-Shannon散度来展示在其主题叙事上正在收敛的社区。
引用
@article{arxiv.2007.03443,
title = {Cultural Convergence: Insights into the behavior of misinformation networks on Twitter},
author = {Liz McQuillan and Erin McAweeney and Alicia Bargar and Alex Ruch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.03443},
year = {2020}
}
备注
15 pages (7 for paper, 3 for reference, 5 for appendix), 3 figures