論文の概要: Forecasting election results by studying brand importance in online news
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05762v1
- Date: Wed, 12 May 2021 16:30:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-13 12:17:40.440953
- Title: Forecasting election results by studying brand importance in online news
- Title（参考訳）: オンラインニュースにおけるブランド重要度調査による選挙結果予測
- Authors: A. Fronzetti Colladon
- Abstract要約: 本研究は,ビッグテキストデータにおけるブランド重要度の新しい尺度であるセマンティックブランドスコアを用いて,オンラインニュースに基づく選挙予測を行う。
イタリアの4つの投票イベントの予測は、異なる投票システムに一貫した結果をもたらした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study uses the semantic brand score, a novel measure of brand importance
in big textual data, to forecast elections based on online news. About 35,000
online news articles were transformed into networks of co-occurring words and
analyzed by combining methods and tools from social network analysis and text
mining. Forecasts made for four voting events in Italy provided consistent
results across different voting systems: a general election, a referendum, and
a municipal election in two rounds. This work contributes to the research on
electoral forecasting by focusing on predictions based on online big data; it
offers new perspectives regarding the textual analysis of online news through a
methodology which is relatively fast and easy to apply. This study also
suggests the existence of a link between the brand importance of political
candidates and parties and electoral results.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,ビッグテキストデータにおけるブランド重要度の新しい尺度であるセマンティックブランドスコアを用いて,オンラインニュースに基づく選挙予測を行う。
約35,000のオンラインニュース記事が共起語ネットワークに変換され、ソーシャルネットワーク分析とテキストマイニングの手法とツールを組み合わせて分析された。
イタリアでの4つの投票イベントの予測は、選挙、住民投票、自治体選挙の2回にわたる様々な投票システムに一貫した結果をもたらした。
本研究は,オンラインビッグデータに基づく予測に着目した選挙予測に関する研究に寄与し,比較的高速かつ容易に適用可能な方法論を通じて,オンラインニュースのテキスト分析に関する新たな視点を提供する。
この研究は、候補者と政党のブランド的重要性と選挙結果との関係も示唆している。
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