Covid-19パンデミックに関するTwitter上の類似人数のクラスタの発見【JST・京大機械翻訳】

Kappus Philipp; Gross Paul

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217276579219 整理番号：22P0301414

Covid-19パンデミックに関するTwitter上の類似人数のクラスタの発見【JST・京大機械翻訳】

Finding Clusters of Similar-minded People on Twitter Regarding the Covid-19 Pandemic

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年03月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,Covid-19パンデミックに関する類似の意見を持つユーザとドイツにおける関連する公衆の議論の2つのクラスタリング法を示した。著者らは,それらが類似の分かれたグループに関する概観を得ることを助けることができて,ファクニュース分布の予防をサポートすることができると信じる。第1の方法は,ユーザと最も退職したユーザ,いわゆる影響者の間のretweet関係に基づくネットワークを作成するために,新しいアプローチを使用する。第2の方法は,ユーザポストからハッシュタグを抽出して,次に,同じ言語を用いてグループを同定するために,以前の研究に基づくコンセンサスマトリックスを用いて,次にクラスタ化した「ユーザ特徴ベクトル」を作成した。両アプローチで,ドイツにおける異なる公共意見のグループに適合すると思われるクラスタを同定することができた。しかし,1つのアプローチからのクラスタは,2つの方法のフィルタリングステップにより,他のクラスタとは関連できないことも見出した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ニューロコンピュータ , 電話・データ通信・交換一般

, , , ,

前のページに戻る