Twitter与Reddit上网络安全内容的情感分析
计算与语言
2022-04-27 v1 密码学与安全
机器学习
摘要
情感分析提供了理解主题的机会，尤其在数字时代，由于大量公开数据和有效算法的存在。网络安全是一个在公共领域意见众多且分歧明显的主题。本描述性研究分析了Twitter和Reddit上的网络安全内容，以衡量其情感（正面、负面或中性）。通过特定技术的API在选定时间范围内收集Twitter和Reddit的数据以创建数据集，随后分别使用NLP（自然语言处理）算法VADER对其情感进行分析。还由二十名人类标注者对一个随机抽样的网络安全内容样本（十条推文和帖子）进行情感分类，以评估VADER的性能。Twitter上的网络安全内容至少48%为正面，Reddit至少26.5%为正面。在两个平台上，正面或中性内容都远多于负面情感。与被视为标准或真相来源的人类分类相比，VADER在评估情感方面对Twitter达到60%的准确率，对Reddit达到70%；换言之，算法与人类分类者之间存在一定一致性。总体而言，目标是探索一个关于网络安全情感的未受限制的研究主题。
引用
@article{arxiv.2204.12267,
title = {Sentiment Analysis of Cybersecurity Content on Twitter and Reddit},
author = {Bipun Thapa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.12267},
year = {2022}
}
备注
Content is peer-reviewed and was presented in 3rd International Conference on NLP & Information Retrieval (NLPI 2022)