量化来自在线与离线网络的观点谱差异

诸如Twitter的在线社交媒体被广泛用于挖掘关于各种问题和话题的公众意见与情绪。所生成数据的海量规模以及精通网络的公众的踊跃采用，正助力提升在线媒体作为社会与政治议题新闻和公众意见便捷来源的地位。然而，由于重度使用媒体的群体中存在不可控的偏差，往往难以衡量在线空间在多大程度上准确反映广阔的离线世界，这削弱了在线媒体的效用。识别和克服在线-离线差异的一种方法是，对来自在线与离线来源的可比数据集应用通用的分析与建模框架，并交叉分析其中发现的模式。本文以从Twitter和立法者投票记录构建的政治谱为例进行研究，展示在线媒体作为准确公众意见挖掘来源的潜在局限。