IdeoTrace：一种意识形态追踪框架及 2016 年美国总统大选案例研究
社会与信息网络
2019-05-31 v2 机器学习
信号处理
机器学习
摘要
2016 年美国总统大选被刻画为一个极端分裂的时期，虚假新闻、水军和社交机器人等在社交媒体上加剧了这种分裂。然而，公众在选举过程中因这些影响而变得更为两极分化的程度尚不清楚。本文提出 IdeoTrace，一个用于（i）联合估计社交媒体用户与新闻网站意识形态以及（ii）追踪用户意识形态随时间变化的框架。我们将该框架应用于一组 47508 名 Twitter 用户选举期最后两个月的资料，并证明自由派与保守派用户均随时间变得更加极化。
引用
@article{arxiv.1905.08831,
title = {IdeoTrace: A Framework for Ideology Tracing with a Case Study on the 2016 U.S. Presidential Election},
author = {Indu Manickam and Andrew S. Lan and Gautam Dasarathy and Richard G. Baraniuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.08831},
year = {2019}
}
备注
9 pages, 4 figures, submitted to ASONAM 2019