Approaches for Sentiment Analysis on Twitter: A State-of-Art study
National Institute of Technology, Surat（苏拉特国立理工学院）
微博是一个非常普遍的广播媒体之间的互联网兄弟这些天。人们分享他们对产品、新闻、机构等各种主题的看法和感受，每天都在微博网站上情感分析在预测系统、意见挖掘系统等中起着关键作用。微博平台之一的Twitter允许其用户的字符数限制为140个。这种限制促使用户非常简洁地表达自己的观点，并在twitter上发表大量的观点供分析。Twitter还提供了开发者友好的流API用于数据检索目的，允许分析师搜索来自不同用户的实时的tweet。在本文中，我们讨论了国家的艺术作品，集中在Twitter上，在线社交网络平台，情感分析。我们调查了各种词汇，机器学习和混合方法的情感分析在Twitter上。
2015-12-03 cs.CL cs.IR cs.SI
Friendship Paradox Redux: Your Friends Are More Interesting Than You
菲尔德的友谊悖论指出：“平均而言，你的朋友比你有更多的朋友。“这种矛盾的出现是因为非常受欢迎的人，尽管很少见，但在平均超过朋友时，他们的人数过多。使用Twitter的消防水管的样本，我们确认，友谊悖论持有超过98%的Twitter用户。由于Twitter上关注者图的定向性，我们能够进一步证实友谊悖论的更详细形式：你关注的每个人或关注你的人都比你有更多的朋友和关注者。这可能是由我们展示的Twitter活动，朋友数量和追随者数量之间的相关性引起的。此外，我们发现了两个新的悖论：病毒性悖论，即“平均而言，你的朋友比你收到更多的病毒性内容”，以及活动悖论，即“平均而言，你的朋友比你更活跃。“后一个悖论在规范在线通信方面很重要。这可能导致用户难以保持最佳的传入信息速率，因为跟随额外的用户会导致传入推文的数量超线性地增加。虽然用户可以通过增加他们自己的活动来补偿增加的信息流，但是当用户接收到比他们能够或愿意处理的更多的信息时，用户变得信息过载。我们比较了过载和欠载用户发送和接收的级联的平均大小。我们表明，超载的用户发布和接收较大的级联，他们是穷人的小级联检测器。
2013-04-11 cs.CY cs.SI nlin.AO
Information Diffusion in Social Networks: Friendship Paradox based Models and Statistical Inference
由于社交网络的激增，社交网络中信息扩散的动态模型和统计推断是在过去十年中取得显著进展的一个领域。信息传播的建模和推理可应用于有针对性的广告和营销、预测选举、预测投资者情绪和确定流行病爆发。本章讨论了与社交网络中的信息扩散相关的三个重要方面：（1）观察偏差（称为友谊悖论（一个图论结论））和单亲传染（朋友的朋友的影响）如何影响信息扩散动力学。(ii)社交网络如何根据信息扩散的状态调整其结构连接性。(iii)如何估计由信息扩散引起的网络状态。本章讨论的所有三个主题的动机都源于网络科学和社会感知的最新发现。此外，还讨论了从这些主题中产生的未来研究的几个方向。
2018-12-14 cs.SI physics.soc-ph
Is That Twitter Hashtag Worth Reading
Twitter、Facebook、Wiki和Linkedin等在线社交媒体对我们日常生活中消费信息的方式产生了巨大影响。现在，我们从社交媒体上获得适当的内容以避免信息爆炸变得越来越重要。在Twitter的情况下，流行的信息可以使用标签来跟踪。研究包含主题标签的推文的特征对于许多任务变得重要，例如突发新闻检测、个性化消息推荐、朋友推荐和情感分析等。在本文中，我们分析了Twitter数据的基础上趋势标签，这是现在广泛使用的。我们使用基于事件的标签来了解用户对这些事件的想法，并决定其他用户是否会对这些事件感兴趣。我们使用了主题建模，它揭示了文档（在这种情况下是tweets）的隐藏主题结构，以及情感分析来探索和总结文档的内容。提出了一种基于twitter主题标签和相关情感的事件兴趣度发现技术。这项技术可以帮助twitter的追随者阅读，相关和有趣的标签。
2015-08-14 cs.SI
Keep Your Friends Close, and Your Enemies Closer: Structural Properties of Negative Relationships on Twitter
本研究将自我网络模型引入带符号网络领域，提出基于情感分析的关系符号标注新方法，通过9个Twitter数据集探究带符号自我网络特性，发现Twitter负向关系占比远高于线下网络，职业用户的该占比更高。
2024-01-29 cs.SI
What Propels Celebrity Follower Counts? Language Use or Social Connectivity
粉丝数量是衡量名人受欢迎程度的一个因素。这反映了他们的权力、声望和整体社会影响力。在本文中，我们调查是否社会连接或语言选择更相关的未来追随者计数的名人。我们收集了471位印度名人的推文、转发和提及数据，这些名人都拥有经过验证的Twitter账户。我们建立了两个新颖的网络来近似名人的社会连接。我们研究了这两个网络的各种结构特性，并观察它们与未来追随者数量的相关性。同时，我们分析了推文的语言结构（LIWC特征，语法和情感特征以及风格和可读性特征），并观察了这些特征与名人未来追随者数量的相关性。作为最后一步，我们使用这些特征将名人分类到未来粉丝数量的特定桶中（高，中或低）。我们观察到，单独的网络特征实现了0.52的准确度，而单独的语言特征实现了0.69的准确度，大大优于网络特征。网络和语言特征相结合产生0.76的准确度。我们还讨论了一些最终的见解，我们从进一步的数据分析中获得的名人与较大的追随者计数后推文，有（i）更多的话从朋友和家人LIWC类别，（ii）更多的积极情绪负载的话，（iii）有更好的语言结构和（iv）更可读。
2018-11-20 cs.SI
Application of Liquid Rank Reputation System for Twitter Trend Analysis on Bitcoin
Novosibirsk State University（新西伯利亚国立大学）
本文提出结合流动民主和用户声誉的 Liquid Rank Reputation System，用于分析 Twitter 比特币趋势及情感对比特币价格与交易量的影响，并探讨了模型实现与未来挑战。
2024-06-25 cs.AI cs.SI
People Lie, Actions Don't! Modeling Infodemic Proliferation Predictors among Social Media Users
社交媒体是互动的，互动带来了错误信息。随着用户生成的数据量越来越大，自社交网络出现以来，在线平台上的假新闻变得越来越频繁。时不时地，一个事件发生并成为讨论的话题，产生和传播虚假信息。现有研究假新闻的文献主要阐述了假新闻的分类模型。探索假新闻特征的方法以及将其与真实新闻区分开来的方法很少。没有多少研究集中在统计测试和产生新的因素发现。本研究假设了14个假设，以确定与假新闻相关的因素。我们使用定性和定量测试方法对两个真实世界的COVID-19数据集进行了实验。本研究的结论是，情感极性和性别可以显着识别假新闻。然而，对视觉媒体存在的依赖性是不确定的。此外，Twitter特有的因素，如追随者计数，朋友计数和转发计数在假新闻和真新闻中有显着差异。然而，地位计数和最爱计数的贡献是有争议的。这项研究确定了在假新闻检测算法的开发中共同利用的实际因素。
2021-11-23 cs.SI
Instability of social network dynamics with stubborn links
基于结构平衡理论，研究了存在顽固链接的带符号网络。网络中的每个代理都有积极和消极的链接，代表友好和敌对的互动以及他对互动的谨慎。结构平衡理论认为，在同时存在友好/敌对互动的有符号的社交网络中，随着时间的推移，存在着一种缓解紧张关系的普遍趋势。从这个角度来看，个人反复颠倒自己的情绪，以减少由不平衡引起的紧张感。在本文中，我们研究了代理人的固执对其交互的后果。我们将“不和谐”定义为一种极端的对抗性互动，这种互动对变化具有抵抗力。在本文中，我们研究了顽固链接的存在是否会对网络的平衡状态产生影响，以及签名网络中的平衡程度是否取决于顽固链接的位置。我们的研究结果表明，一个不平衡的配置由多个拮抗基团。分析和仿真结果表明，网络的全局平衡水平的影响，更顽固的链接在所产生的网络拓扑结构中的位置比顽固的链接的分数。这意味着即使有很大一部分顽固链接，网络也会朝着平衡状态发展。另一方面，如果一小部分顽固链接聚集在五个顽固社区中，则网络会演变为不平衡状态。
2019-06-30 cs.SI physics.soc-ph
Performance of Social Network Sensors During Hurricane Sandy
灾难事件期间的信息流是灾难管理的一个重要方面。现代通信平台，特别是在线社交网络，为研究这种流动提供了机会，也是获取预警传感器的手段，从而改善了应急准备和反应。性能的社交网络传感器的方法，基于拓扑和行为属性来自“友谊悖论”，在这里研究了超过50万Twitter消息发布之前，期间和之后飓风桑迪。我们发现，在用户的网络中心的差异有效地转化为中度意识的优势（最多26小时），和用户的地理位置内或外的飓风影响的地区起着重要的作用，在确定这种优势的规模。情绪反应似乎是普遍的，无论在网络拓扑结构中的位置，并显示特征，易于检测的模式，打开一个简单的“情感传感”技术来检测和定位灾害的可能性。
2014-06-20 cs.SI physics.soc-ph
Homophily of Music Listening in Online Social Networks
从人口统计学到情感，同质性在社交网络中培育了联系，无论是离线还是在线。然而，随着音乐流媒体服务的蓬勃发展，在线音乐收听是否存在同质性仍然不清楚。本研究分别在网易音乐和微博上建立了同一组活跃用户的两个在线社交网络。通过提出多种相似性度量方法，证明了两种在线社交网络中的音乐收听确实存在同质性。微博中令人意想不到的音乐相似性也意味着来自通用社交网络的知识可以自信地转移到面向领域的网络，以丰富上下文和增强算法。进一步探讨了影响同质性形成的综合因素，揭示了许多有趣的模式。研究发现，女性朋友在音乐收听方面更加同质化，积极向上、充满活力的歌曲显著拉近了用户的距离。我们的方法和研究结果将揭示在线音乐服务的实际应用。
2017-10-29 cs.SI physics.soc-ph
Emoticon-based Ambivalent Expression: A Hidden Indicator for Unusual Behaviors in Weibo
近几十年来，在线社交媒体已经成为量化证明传统社会理论和探索更详细的人类行为模式的大数据窗口。本文通过对微博中表情符号使用的追踪，发现了一群隐藏的“矛盾用户”，他们频繁地发布包含积极和消极情绪的矛盾推文。进一步的研究表明，这种矛盾的表达可能是许多不寻常的社会行为的新指标。例如，以女性为主的矛盾用户喜欢在午夜或周末发出声音。他们经常在矛盾的推文中提到他们的亲密朋友，这吸引了更多的回复，从而成为一种更私密的交流方式。矛盾型用户对公共事务的反应也与其他人不同，对娱乐和体育赛事表现出更多的兴趣。此外，在矛盾推文中采用的词语的情感转变比通常更明显，并表现出明显的“消极到积极”模式。上述观察虽然看似杂乱无章，但实际上指向了微博中负面情绪的自我调节，这可以从社会学的情绪管理理论中找到依据，但对网络环境进行了有趣的延伸。最后，作为一个有趣的推论，矛盾的用户被发现与强迫性买家联系在一起，并成为在线营销的完美目标。
2015-05-07 cs.SI
Examining Online Social Support for Countering QAnon Conspiracies
本研究分析了r/QAnonCasualties论坛的帖子和评论，揭示了QAnon极端化亲友社区通过匿名在线空间寻求和提供社会支持的方式及互动特征。
2025-01-28 cs.HC cs.SI physics.soc-ph
Measuring #GamerGate: A Tale of Hate, Sexism, and Bullying
Aristotle University of Thessaloniki（塞萨洛尼基亚里士多德大学）；Telefonica Research（西班牙电信研究院）；University College London（伦敦大学学院）
在过去的几年里，网络攻击和虐待行为以许多不同的形式发生在各种平台上。在极端情况下，这些事件演变成仇恨、歧视和欺凌，甚至具体化为现实世界中对个人或团体的威胁和攻击。在本文中，我们研究了Gamergate争议。它始于2014年8月的在线游戏世界，迅速蔓延到各种社交网络平台，最终导致许多网络欺凌和网络攻击事件。我们专注于Twitter，提出了一个测量研究的数据集的34万个独特的用户和160万条推文，研究这些用户的属性，他们发布的内容，以及他们如何不同于随机的Twitter用户。我们发现，参与这场“Twitter战争”的用户往往有更多的朋友和追随者，通常更参与和发布的推文与负面情绪，较少的喜悦，更多的仇恨比随机用户。我们还对Twitter暂停机制如何处理此类滥用行为进行了初步测量。虽然我们专注于Gamergate，但我们收集和分析与攻击性和欺凌活动相关的推文的方法是独立的。
2017-02-24 cs.AI cs.CY cs.SI
Information Consumption and Social Response in a Segregated Environment: the Case of Gab
大多数信息操作都涉及用户，他们可能会助长对科学和主流新闻的两极分化和不信任，而这些用户没有意识到自己的角色。Gab是一个众所周知的对用户友好的平台，对发布的内容几乎没有控制。因此，它代表了一个理想的基准研究现象可能与两极分化，如错误信息传播。这些因素的结合可能导致仇恨以及在现实世界中的伤害事件。在这项工作中，我们提供了Gab内部围绕COVID-19主题的交互模式的表征。为了评估不同内容类型的传播，我们分析了消费模式的基础上的互动类型和源的可靠性。总的来说，我们发现，有问题的和可靠的内容的社会反应没有很强的统计差异，都遵循幂律分布。然而，可疑和可靠的来源显示在使用标签的结构和主题的差异。用户在生命周期和情感方面的评论行为表明，可疑和可靠的帖子以相同的方式被感知。我们可以得出结论，尽管可疑和可靠的帖子之间存在明显的差异，但Gab用户并没有进行这样的区分，因此将它们作为一个整体对待。我们的研究结果提供了见解，对协调的不真实行为的理解和信息操作的预警。
2021-07-19 cs.CY cs.SI
