Topic modelling of public Twitter discourses, part bot, part active human user, on climate change and global warming
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Twitter is a key site for understanding the highly polarized and politicized debate around climate change. We examined large datasets comprising about 15 million tweets from different parts of the world referencing climate change and global warming. Our examination of the twenty most active users employing the term ‘global warming’ are likely to be automated accounts or bots than the most active users employing the term ‘climate change’. We used a mixed method approach including topic modelling, which is a digital method that automatedly identifies the top topics using an algorithm to understand how Twitter users engage with discussions on ‘climate change’ and ‘global warming’. The percentage of the top 400 users who use the term ‘climate change’ and believe it is human-made or anthropogenic (82.5%) is much higher than users who use the term ‘global warming’ and believe in human causation (25.5%). Similarly, the percentage of active users who use the term ‘global warming’ were much more likely to believe it is a results of natural cycles (18%) than active users who use the term ‘climate change’ (5%). We also identified and qualitatively analysed the positions of the most active users. Our findings reveal clear politically polarized views, with many politicians cited and trolled in online discussions, and significant differences reflected in terminology.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle