Twitter中的极化用户与话题追踪
社会与信息网络
2016-10-28 v1
摘要
微博客平台和在线社交网络(OSNs)中对话的数字痕迹提供了高分辨率的用户观点信息。这些信息源可被用于理解和监测集体行为。本工作中，我们关注极化类，即那些要求用户完全站在一方立场的话题。所提出的方法提供了用户和关键词的迭代分类：首先，识别极化用户，然后通过监测先前分类用户的活动发现极化关键词。因此，该方法允许随时间追踪用户和话题。我们报告了在政治选举时间段内于两个Twitter数据集上进行的若干实验。我们在一个黄金用户集上测量了用户分类准确率，并分析了提取出的关键词对进行中的政治讨论的相关性。
引用
@article{arxiv.1610.08686,
title = {Polarized User and Topic Tracking in Twitter},
author = {Mauro Coletto and Claudio Lucchese and Salvatore Orlando and Raffaele Perego},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.08686},
year = {2016}
}
备注
SIGIR 16