Visual analytics of topics in twitter in connection with political debates
Notice bibliographique
Résumé
Social media channels such as Twitter and Facebook often contribute to disseminate initiatives that seek to inform and empower citizens concerned with government actions. On the other hand, certain actions and statements by governmental institutions, or parliament members and political journalists that appear on the conventional media tend to reverberate on the social media. This scenario produces a lot of textual data that can reveal relevant information on governmental actions and policies. Nonetheless, the target audience still lacks appropriate tools capable of supporting the acquisition, correlation and interpretation of potentially useful information embedded in such text sources. In this scenario, this work presents two system for the analysis of government and social media data. One of the systems introduces a new visualization, based on the river metaphor, for the analysis of the temporal evolution of topics in Twitter in connection with political debates. For this purpose, the problem was initially modeled as a clustering problem and a domain-independent text segmentation method was adapted to associate (by clustering) Twitter content with parliamentary speeches. Moreover, a version of the MONIC framework for cluster transition detection was employed to track the temporal evolution of debates (or clusters) and to produce a set of time-stamped clusters. The other system, named ATR-Vis, combines visualization techniques with active retrieval strategies to involve the user in the retrieval of Twitters posts related to political debates and associate them to the specific debate they refer to. The framework proposed introduces four active retrieval strategies that make use of the Twitters structural information increasing retrieval accuracy while minimizing user involvement by keeping the number of labeling requests to a minimum. Evaluations through use cases and quantitative experiments, as well as qualitative analysis conducted with three domain experts, illustrates the effectiveness of ATR-Vis in the retrieval of relevant tweets. For the evaluation, two Twitter datasets were collected, related to parliamentary debates being held in Brazil and Canada, and a dataset comprising a set of top news stories that received great media attention at the time.
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 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».