本文提出了一种新颖的无监督技术，可以从社交媒体文章的文本内容中学习微观的政治倾向，并在两项有挑战性的分类任务中实现了最佳结果。

Feb, 2022

通过使用新闻媒体偏见和帖子内容来标记社交媒体帖子的两种启发式方法，以及与随机抽取的人工标注数据集进行比较，我们展示了当前机器学习模型在预测社交媒体帖子的政治倾向方面的改进性能，采用传统的监督学习和少样本学习设置。

Nov, 2023

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

本文提出了一个启发式方法来将社交媒体帖子分类为五个不同的政治倾向类别，通过在 Twitter 和 Gab 这两个具有不同政治意识形态的社交媒体数据集上利用现有时间序列预测模型，我们的工作旨在为预测社交媒体平台中的政治偏见的挑战和机会提供启示，最终要为在数字领域减轻政治偏见的负面影响开发更有效的策略铺平道路。

Sep, 2023

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

本研究针对 2015 希腊债务危机公投，通过半监督多卷积核学习方法，利用时间敏感文本和网络信息，以更真实反映 2,197 名 Twitter 用户的投票意向，比较基线模型，取得显著的 20% F1 值提高。

Aug, 2018

开发了一种机器学习分类器，通过社交媒体上的非政治文本和用户关注的账户来推断政治取向，并发现新闻分享存在鲜明的左右分化，而体育新闻则不具有政治倾向性。

Aug, 2022

本文介绍了两个计算模型，一个是有监督分类器，一个是无监督主题模型，以自动区分政界人士在社交媒体上发布的内容的话题，是政治传播和社交媒体研究的有效、廉价的计算工具。

Sep, 2019

本文从弱监督的角度，探讨 Facebook 中的政治广告立场、问题、以及地理、性别、年龄等不同人群的定向投放，并且分析了选举时期政治广告的时态动态。

Oct, 2022

通过综合调查和实证比较当前党派预测实践，本文提出了几种与或超过最先进方法相竞争的新方法，同时需要更少的计算资源，使从业者能够从多种数据类型中选择并获得强大性能。

Aug, 2023