Notice bibliographique
Résumé
Among the social media, Twitter is widely used by political leaders and the public to express opinions about various political issues. These tweets may influence the course of major political events like elections, Brexit and popularity of certain politicians. This common observation led to the research question of this paper: What are the political implications of Twitter postings? To answer this research question, an exploratory qualitative review of tweets was undertaken. Google Scholar was searched using the topic itself as the search term twice with two different time frames till 2019. The search yielded 41 papers. The papers were listed with brief description. A table categorising the methods used in the papers was useful to derive some conclusions. Generally, Twitter can be used for both positive and negative purposes and it can impact either or both the leader and the people who read them. Certain factors are involved in determining the nature of post and its outcomes. Many theories and methods had been used in the papers. Manual, machine learning and automatic analytical tools have been tested and used widely. None of the methods is perfectly suitable for all types of Twitter analysis. General content textual descriptions, characteristics of the texts, symbols, hidden meanings and presentation methods have been used in the tweets examined by the authors. The potential of negative tweets and hate speeches is quite clear. Absence of internal standard definition of these types of posts stands in the way of effective prevention. Some recommendations have been listed based on the findings of this review. A few limitations of this review have also been listed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».