推文情感动态：美国与加拿大推文中情感词的使用
计算与语言
2022-05-06 v3
摘要
在过去十年中，Twitter 已成为社会、政治和健康话语中最具影响力的论坛之一。在本文中，我们介绍了一个包含 2015 至 2021 年间来自美国和加拿大的超过 4500 万条地理定位推文的庞大数据集（TUSC），专为自然语言分析精心整理。我们还引入了推文情感动态（TED）——用于捕捉推文随时间关联情感模式的度量指标。我们利用 TED 和 TUSC 探究美国和加拿大之间、2019 年（疫情前）、2020 年（疫情暴发年）和 2021 年（疫情第二年）之间，以及个体推文者之间的情感关联词使用。我们表明，加拿大推文往往比美国推文具有更高的效价、更低的唤醒度和更高的支配度。此外，我们显示与相邻年份相比，COVID-19 疫情对 2020 年发布推文的情感特征产生了显著影响。最后，我们为 170,000 名推文者确定了 TED 指标，以在聚合层面上基准化 TED 指标的特征。TUSC 和 TED 指标将支持关于我们如何使用语言来表达自我、说服、交流和影响的大量研究，在公共卫生、情感科学、社会科学和心理学方面具有特别有前景的应用。
引用
@article{arxiv.2204.04862,
title = {Tweet Emotion Dynamics: Emotion Word Usage in Tweets from US and Canada},
author = {Krishnapriya Vishnubhotla and Saif M. Mohammad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.04862},
year = {2022}
}
备注
Accepted for publication at LREC 2022 (camera-ready)