抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ツイッターは,そのメッセージ(特に政治的スログに対して適している)とメッセージの迅速な拡散のために,政治的通信のための最も使用されたオンラインプラットフォームである。特に,議論がユーザの感情性を刺激するとき,Twitterに関する内容は,極端な速度によって共有して,このように,議論の進化と相対的ナラティブのレジスタを予測するために,最も重要性があるならば,ツイート感情を研究する。本論文では,特定のトピックスと期間に関連するツイートの感情のダイナミクスを再現できるモデルを提示し,過去に観測された過去のポストの感情の予測を提供する。モデルは,P’olya urnの最近変形であり,arXiv:1906.10951とarXiv:2010.06373で研究され,これは”局所”強化,すなわち,主に最近の観察に基づく補強メカニズム,および予測平均のランダム持続的変動によって特性化される。特に,この後者の特徴は感情曲線における傾向変動を捉えることができる。提案モデルは非常に一般的であり,また他の文脈で採用されるかもしれないが,いくつかのTwitterデータセットで試験され,標準P’olya urnモデルと比較してより大きな性能を示した。さらに,異なるデータセットに関する異なる性能は,公共事象に関する異なる感情的感度を強調する。【JST・京大機械翻訳】
