Retweet-BERT：利用语言特征与社交网络信息扩散检测政治倾向
社会与信息网络
2023-04-10 v4 机器学习
物理与社会
摘要
鉴于社交媒体消费的增长，估算社交媒体用户的政治倾向是一项极具挑战且日益紧迫的问题。我们引入 Retweet-BERT，一种简单且可扩展的模型来估算 Twitter 用户的政治倾向。Retweet-BERT 利用了转发网络结构以及用户个人资料描述中所使用的语言。我们的假设源于共享相似意识形态的人群在网络与语言上的同质性模式。Retweet-BERT 在与其他最先进基线模型的竞争中表现出色，在两个近期 Twitter 数据集（一个 COVID-19 数据集与一个 2020 年美国总统选举数据集）上取得了 96%–97% 的宏 F1。我们还进行了人工验证，以评估 Retweet-BERT 对训练数据之外用户的性能。最后，在 COVID-19 的案例研究中，我们揭示了 Twitter 上政治回声室的存在，并表明其主要存在于右倾用户中。我们的代码已开源，数据公开可用。
引用
@article{arxiv.2207.08349,
title = {Retweet-BERT: Political Leaning Detection Using Language Features and Information Diffusion on Social Networks},
author = {Julie Jiang and Xiang Ren and Emilio Ferrara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.08349},
year = {2023}
}
备注
11 pages, 3 figures, 4 tables. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2103.10979