从记者的Twitter关注看他们稿件的党派倾向?

这篇论文属于社会计算方向,一般会用到社交媒体数据做研究,分析方法一般会用到文本分析。这篇文章文本数据处理感觉还是挺技术的,可以借鉴一下

  • 构建词典-使用 词频比 构建党派倾向(共和or民主)词典

  • 用户评价矩阵- 使用 记者-国会议员关注矩阵 识别记者社交媒体账号的意识形态倾向

文末有视频观看地址

左倾右倾

文献综述

论文中没有使用lda主题模型,而是使用的比较简单好懂的词典法做的意识形态的主题划分。

研究数据

研究方法

使用 记者-国会议员关注矩阵 识别记者社交媒体账号的意识形态倾向。这里我也不懂GAM,但感觉这里我们可以通过奇异值分解得到每个记者的特征向量,如果不同GAM,可以通过聚类,簇数为2,应该可以大致划分出左倾记者和右倾记者。

  1. 公式中的两个log相减,实际上是两个分数的相比。

  2. S(t)得分大于0,意味着左侧的分数比右侧分数大。

  3. 左侧是共和党,右侧是民主党

  4. 如果S(t)得分大于0,则表示这个词共和党用的更多,可以看做共和党特征词。反之,民主党用词

  1. s(j)公式与上一个公式一样,都是做的比值运算。

  2. 如果s(j)大于0,则右倾(共和党); 反之,则左倾(民主党党)

研究结果

讨论

总结

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