基于内容与结构分析解读面向政治事件的社会意见极化
社会与信息网络
2021-02-17 v1
摘要
有若干证据表明，社会意见极化会导致关系破裂，有些发生于小型社区尺度，另一些则能分裂大型组织甚至国家。回答社会中意见极化根源的传统方法通常采用随机采样或基于问卷的途径，这在时间与金钱上被视为昂贵。相反，利用社交媒体数据采用大数据方法提供了丰富来源以探究若干问题，例如：社会意见极化如何形成、观测时间窗内的动态社会网络机制、主导行动者与社区的识别。大数据方法的威力在于所分析数据的数量，参与过程的数据越多，描述总体状况便越准确。如今，计算能力不再是处理大规模数据的障碍，因此观察社会意见极化过程成为可能。
引用
@article{arxiv.2102.08249,
title = {Deciphering Social Opinion Polarization Towards Political Event Based on Content and Structural Analysis},
author = {Andry Alamsyah and Wachda Yuniar Rochmah and Arina Nahya Nurnafia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.08249},
year = {2021}
}
备注
17 pages, 23 figures, 4 tables