社交媒体数据中所表达立场与民意调查之间的（错）对齐
社会与信息网络
2021-09-08 v2
摘要
立场检测旨在判定个体对某一目标概念持支持或反对态度，有望从海量社交媒体数据流中揭示民意。然而，即便是对社交媒体内容的人工标注，也并不总能捕捉到民意测验所测量的“立场”。我们通过直接将个体的自我报告立场与其社交媒体数据推断出的立场进行比较来证实这一点。借助一项包含受访者 Twitter 账号的纵向民意调查，我们对 1,129 名个体在四个显著目标上进行了该比较。我们发现，“支持”与“反对”两类立场分类的召回率均较高，但在若干情形下精确率不稳定。我们识别出导致文本与作者立场脱节的三个因素：时间不一致、构念差异，以及来自调查受访者与标注者的测量误差。通过提出一个评估立场检测模型局限性的框架，本工作就立场检测究竟测量了什么提供了重要洞见。
引用
@article{arxiv.2109.01762,
title = {(Mis)alignment Between Stance Expressed in Social Media Data and Public Opinion Surveys},
author = {Kenneth Joseph and Sarah Shugars and Ryan Gallagher and Jon Green and Alexi Quintana Mathé and Zijian An and David Lazer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.01762},
year = {2021}
}
备注
Accepted at EMNLP'21