論文の概要: Measuring relative opinion from location-based social media: A case study of the 2016 U.S. presidential election

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00854v2
• Date: Mon, 20 Apr 2020 23:05:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-04 20:41:39.647197
• Title: Measuring relative opinion from location-based social media: A case study of the 2016 U.S. presidential election
• Title（参考訳）: 位置情報に基づくソーシャルメディアからの相対的意見を測る:2016年アメリカ合衆国大統領選挙を事例として
• Authors: Zhaoya Gong, Tengteng Cai, Jean-Claude Thill, Scott Hale, Mark Graham
• Abstract要約: ソーシャルメディアは世論調査の代替手段になりつつある。 本研究の目的は,1)ソーシャルメディアから世論定量化が可能であるか,2)世論調査よりも優れた,あるいは相補的な評価を得られるか,という2つの問いに答えることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media has become an emerging alternative to opinion polls for public opinion collection, while it is still posing many challenges as a passive data source, such as structurelessness, quantifiability, and representativeness. Social media data with geotags provide new opportunities to unveil the geographic locations of users expressing their opinions. This paper aims to answer two questions: 1) whether quantifiable measurement of public opinion can be obtained from social media and 2) whether it can produce better or complementary measures compared to opinion polls. This research proposes a novel approach to measure the relative opinion of Twitter users towards public issues in order to accommodate more complex opinion structures and take advantage of the geography pertaining to the public issues. To ensure that this new measure is technically feasible, a modeling framework is developed including building a training dataset by adopting a state-of-the-art approach and devising a new deep learning method called Opinion-Oriented Word Embedding. With a case study of the tweets selected for the 2016 U.S. presidential election, we demonstrate the predictive superiority of our relative opinion approach and we show how it can aid visual analytics and support opinion predictions. Although the relative opinion measure is proved to be more robust compared to polling, our study also suggests that the former can advantageously complement the later in opinion prediction.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアはパブリック・オピニオン・コレクションのための世論調査の代替手段となりつつあるが、構造的無力性、定量性、代表性など、パッシブ・データ・ソースとして多くの課題を抱えている。 geotagsを使ったソーシャルメディアデータは、意見を表明するユーザーの地理的位置を明らかにする新しい機会を提供する。 本稿の目的は2つの問いに答えることである。 1)世論の定量化がソーシャルメディアから得ることができるかどうか 2) 世論調査に比較して,その効果が良いか,あるいは補完的な措置となるか。 本研究では,より複雑な意見構造に対応し,公的な問題に関連する地理を活用すべく,twitter利用者の公的な問題に対する相対的な意見を計測する新しい手法を提案する。 この新たな手段が技術的に実現可能であることを保証するため、最先端のアプローチを採用してトレーニングデータセットの構築と、Opinion-Oriented Word Embeddingと呼ばれる新しいディープラーニング手法の開発を含むモデリングフレームワークが開発された。 2016年アメリカ合衆国大統領選挙で選ばれたツイートのケーススタディでは、相対的な意見のアプローチの予測上の優位性を実証し、視覚的分析と意見の予測を支援する方法を示す。 相対的評価尺度は, 世論調査に比べて頑健であることが証明されているが, 前者は後者の世論予測を有利に補完できることが示唆された。

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