基于词汇的社交媒体争议量化方法
信息检索
2020-01-28 v1 计算与语言
机器学习
社会与信息网络
摘要
识别争议性话题不仅从社会视角来看很有趣，它也使得应用相关方法以避免信息隔离、创造更好的讨论语境并在最佳情况下达成共识成为可能。本文开发了一种系统的争议检测方法，主要基于社交媒体中社区使用的行话。我们的方法无需领域特定知识，与语言无关，高效且易于应用。我们在多种语言、地区和语境下使用争议性与非争议性话题进行了大量实验。我们发现，基于词汇的度量优于仅基于社区图结构的 SOTA 度量。此外，我们表明通过文本分析检测极化是可能的。
引用
@article{arxiv.2001.09899,
title = {Vocabulary-based Method for Quantifying Controversy in Social Media},
author = {Juan Manuel Ortiz de Zarate and Esteban Feuerstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.09899},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1507.05224 by other authors