当我们书写因果时我们在写什么：大规模社会话语中因果陈述的特征
计算机与社会
2017-02-21 v2 计算与语言
社会与信息网络
摘要
识别并交流原因与结果之间的关系对于理解我们的世界十分重要，但这受到语言结构、认知与情感偏差以及传播媒介属性的影响。尽管社交媒体日益重要，关于在线做出的因果陈述仍知之甚少。为研究现实世界中的因果归因，我们提取了在Twitter社交网络平台上所做因果陈述的大规模语料库，以及一份可比较的随机对照语料库。我们利用统计语言与情感分析工具比较因果与对照陈述。我们发现，与对照相比，因果陈述在词汇和语法上具有若干显著差异，并且情感倾向往往比对照更负面。如主题模型所示，在线做出的因果陈述倾向于关注新闻与时事、医疗与健康或人际关系。通过量化因果传播的特征与潜在偏差，本研究增进了我们对在线信息与观点准确性的理解。
引用
@article{arxiv.1604.05781,
title = {What we write about when we write about causality: Features of causal statements across large-scale social discourse},
author = {Thomas C. McAndrew and Joshua C. Bongard and Christopher M. Danforth and Peter S. Dodds and Paul D. H. Hines and James P. Bagrow},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.05781},
year = {2017}
}