推文之间：解读相互关联的混合意识形态社区的意识形态立场
计算与语言
2024-02-05 v1 计算机与社会
社会与信息网络
摘要
自然语言处理的最新进展提高了我们理解在线社区细微世界观的能力。现有专注于探测意识形态立场的研究将自由派和保守派视为独立的群体。然而，这未能考虑到自然形成的在线社区的细微观点以及它们之间的联系。在本文中，我们研究了Twitter上关于2020年美国大选的讨论，以识别复杂的交互社区。利用这种互联性，我们引入了一种新方法，在微调语言模型以探测这些社区的细微意识形态时，利用消息传递。通过比较语言模型生成的回答和真实世界的调查结果，我们的方法显示出比现有基线更高的一致性，突显了使用语言模型揭示相互关联的混合意识形态社区内部及之间复杂意识形态的潜力。
引用
@article{arxiv.2402.01091,
title = {Reading Between the Tweets: Deciphering Ideological Stances of Interconnected Mixed-Ideology Communities},
author = {Zihao He and Ashwin Rao and Siyi Guo and Negar Mokhberian and Kristina Lerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.01091},
year = {2024}
}