Unsupervised Framing Analysis for Social Media Discourse in Polarizing Events
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the concept of frames in the realm of online polarization, with a focus on social media platforms. The research extends the understanding of how frames–emerging, complex, and often subtle concepts–become prominent in online conversations that are polarized. The study proposes a comprehensive methodology for identifying and characterizing these frames, integrating machine learning techniques, network analysis algorithms, and natural language processing tools. This method aims for generalizability across multiple platforms and types of user engagement. Two novel metrics, homogeneity and relevancy are introduced for the rigorous evaluation of identified frame candidates. Grounded in several foundational presumptions, including the role of topics and multi-word expressions in framing, the study sheds light on how frames emerge and gain significance within digital communities. The research questions explored include the methods for identifying frames, the variability and significance of these frames, and the effectiveness of different computational techniques in this context. To validate the approach, we present a case study of the 2021 Chilean presidential election, using data from both \(\mathbb {X}\) (formerly known as Twitter) and WhatsApp platforms. This real-world application allows for the examination of how frames fluctuate in response to events and the specific mechanisms of platforms. Overall, the study makes several key contributions to the field, offering new insights and methodologies for analyzing the complexities of online polarization. It serves as groundwork for future research on the dynamics of online communities, especially those associated with distinctly polarized events.
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.
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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».