Feb, 2022

政治、情感和病毒式传播：希腊、西班牙和英国的大规模多语言 Twitter 分析

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TL;DR本研究分析希腊，西班牙和英国国会议员的 Twitter 帖子，通过情感分析探索这些政治家的帖子是否遵循推广负面情绪以获得更高转发量的趋势，结果表明政治家的负面情绪的推文在最近时间内更广泛传播，突显情感和受欢迎程度的交集方面的有趣趋势。
发现论文，激发创造
  • COVID-19 疫情期间欧洲推特跨语言情感分析

    本论文使用多语言句子嵌入的神经网络对欧洲 COVID-19 疫情爆发期间收集的 Twitter 消息进行情感分析，并将结果按来源国分离，通过与国家事件的相关性进行时间性发展的相关性分析，研究疫情对人们情绪的影响。

    Aug, 2020

  • 印度大选推文情感分析与讽刺检测

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    Jan, 2022

  • Twitter 对副总统人选政治影响的研究：社交网络与语义分析综述

    该研究回顾了社交网络分析 (SNA) 和语义分析 (SA) 在 Twitter 平台上研究政治领导人支持者网络的应用，以预测他们的政治未来。

    Jul, 2022

  • 俄乌战争：各国情感趋势建模与聚类

    本研究使用基于 BERT 的模型分析推特上关于俄乌战争的观点和情感，采用邻域平均法模拟和聚类各国家时间序列，并提供有关公众对此冲突看法的有价值的见解。

    Jan, 2023

  • Twitter 是否知道你的政治观点？POLiTweets 数据集和半自动方法的政治倾向发现

    研究发现，使用社交媒体平台的用户只需发表 13 篇与社会相关的帖子即可预测其政治取向，作者通过创新的半自动化方法来发现用户的政治倾向，并公开了波兰的 POLiTweets 数据集，以研究多党制的政治倾向和领域转移等问题。

    Jun, 2022

  • 预测南非地方选举政治情绪的半监督学习方法

    本研究通过使用基于图形的半监督学习方法，使用情感分析和潜在主题提取技术来分析南非选举期间 Twitter 上的情感和主题，结果表明南非 Twitter 用户普遍对 ANC、DA、EFF 和 ActionSA 这四个主要政党持负面态度，对现任执政党 ANC 表现出最严重的负面情感，与腐败、无能和负荷调节问题有关。

    May, 2022

  • 选举相关推文自动检测和分类

    本文介绍了一种基于深度神经网络的技术框架，用于在 Twitter 上连续纵向地识别和分析选举相关的对话，其模型可以将选举相关的推文检测的 F 分数为 0.92，并将这些推文分类为 22 个主题，其 F 分数为 0.90。

    May, 2016

  • 通过多民族场景推断政治倾向

    社交媒体用户通过与其他用户的互动、自发声明或参与网络社区表达其政治偏好，因此像 Twitter 这样的社交网络是研究计算科学方法在政治学习推理方面的宝贵数据源。本研究聚焦于西班牙的三个多样化地区（巴斯克地区、加泰罗尼亚和加利西亚），探索用于分析不断演变和复杂的政治格局所需的多党分类的各种方法，并将其与二元左右派方法进行比较。我们采用两步法，通过从转发中获取的无监督用户表示来进行政治倾向检测。对于由标记用户及其互动组成的新收集和筛选数据集的全面实验证明，将关系嵌入作为政治意识形态检测的表示方法，在有限的训练数据下，在二元和多党框架中都具有有效性。最后，数据可视化展示了关系嵌入捕捉复杂的组内和组间政治共鸣的能力。

    Jun, 2024

  • Twitter 上跨语言情感分类的简单方法

    本文提出了一种简单易用的多语言情感分析框架，旨在作为情感分析测试基线和构建新情感分析系统的起点。该框架经过在 8 种不同语言的比较中，在其中三种语言的国际竞赛中名列前茅，在其他语言中也超越了报告的结果。

    Dec, 2016

  • 2021 墨西哥立法选举基于推特的模型设计与分析

    本文研究了利用推特数据进行预测和分析社会行为的可行性，使用具有地理属性的推特数据进行 2021 年墨西哥议会选举建模，结果表明该方法比传统民意调查更准确和精确。同时，该推特数据与官方普查数据呈正相关，表明在线数据可以提供准确的离线行为表示。

    Jan, 2023