論文の概要: Using LDA and LSTM Models to Study Public Opinions and Critical Groups Towards Congestion Pricing in New York City through 2007 to 2019

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07366v1
• Date: Sat, 1 Aug 2020 02:59:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 01:13:17.161589
• Title: Using LDA and LSTM Models to Study Public Opinions and Critical Groups Towards Congestion Pricing in New York City through 2007 to 2019
• Title（参考訳）: LDAとLSTMモデルを用いた2007年から2019年までのニューヨーク市の混雑価格に向けた公共の意見と批判グループの研究
• Authors: Qian Ye, Xiaohong Chen, Onur Kalan, and Kaan Ozbay
• Abstract要約: アクティブユーザおよび最も言及されたアカウントを統計的に分析することにより、繰り返し処理における臨界群を検出する。 その結果、複数の利害団体が関与し、提案中に重要な役割を担っていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.976389778881111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study explores how people view and respond to the proposals of NYC congestion pricing evolve in time. To understand these responses, Twitter data is collected and analyzed. Critical groups in the recurrent process are detected by statistically analyzing the active users and the most mentioned accounts, and the trends of people's attitudes and concerns over the years are identified with text mining and hybrid Nature Language Processing techniques, including LDA topic modeling and LSTM sentiment classification. The result shows that multiple interest groups were involved and played crucial roles during the proposal, especially Mayor and Governor, MTA, and outer-borough representatives. The public shifted the concern of focus from the plan details to a wider city's sustainability and fairness. Furthermore, the plan's approval relies on several elements, the joint agreement reached in the political process, strong motivation in the real-world, the scheme based on balancing multiple interests, and groups' awareness of tolling's benefits and necessity.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,ニューヨーク市の混雑価格設定の提案が時間とともにどのように発展していくのかを考察する。 これらの反応を理解するために、Twitterデータは収集され分析される。 活発なユーザと最も言及されたアカウントを統計的に分析することにより、反復プロセスにおける臨界グループを検出し、テキストマイニングとLDAトピックモデリングやLSTM感情分類を含むハイブリッドな自然言語処理技術により、人々の長年の態度や関心の傾向を識別する。 その結果、複数の利害団体が関与し、特に市長と知事、mtaおよび外選挙区の代表者など、重要な役割を演じた。 大衆は、計画の詳細からより広い都市の持続可能性と公平性への焦点の関心を移した。 さらに、計画の承認はいくつかの要素、政治的プロセスで合意された共同合意、現実世界での強い動機付け、複数の利益のバランスに基づくスキーム、 tollingの利益と必要性に対するグループの認識に依存する。

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