論文の概要: Correcting public opinion trends through Bayesian data assimilation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14276v1
• Date: Sat, 29 May 2021 11:39:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:56:08.933434
• Title: Correcting public opinion trends through Bayesian data assimilation
• Title（参考訳）: ベイズデータ同化による世論トレンドの補正
• Authors: Robin Hendrickx, Rossella Arcucci, Julio Amador D{\i}az Lopez, Yi-Ke Guo, and Mark Kennedy
• Abstract要約: 世論を測ることが民主選挙における重要な焦点である。 従来のサーベイポーリングは依然として最も一般的な推定手法である。 Twitterの意見マイニングはこれらの問題に対処しようとしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.406968279478347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measuring public opinion is a key focus during democratic elections, enabling candidates to gauge their popularity and alter their campaign strategies accordingly. Traditional survey polling remains the most popular estimation technique, despite its cost and time intensity, measurement errors, lack of real-time capabilities and lagged representation of public opinion. In recent years, Twitter opinion mining has attempted to combat these issues. Despite achieving promising results, it experiences its own set of shortcomings such as an unrepresentative sample population and a lack of long term stability. This paper aims to merge data from both these techniques using Bayesian data assimilation to arrive at a more accurate estimate of true public opinion for the Brexit referendum. This paper demonstrates the effectiveness of the proposed approach using Twitter opinion data and survey data from trusted pollsters. Firstly, the possible existence of a time gap of 16 days between the two data sets is identified. This gap is subsequently incorporated into a proposed assimilation architecture. This method was found to adequately incorporate information from both sources and measure a strong upward trend in Leave support leading up to the Brexit referendum. The proposed technique provides useful estimates of true opinion, which is essential to future opinion measurement and forecasting research.
• Abstract（参考訳）: 世論測定は民主選挙において重要な焦点であり、候補者は人気を測り、選挙戦略を変えることができる。 従来の調査ポーリングは、コストと時間インテンシティ、測定エラー、リアルタイム能力の欠如、世論の遅れにもかかわらず、最も人気のある見積もり手法である。 近年、twitterの意見マイニングはこれらの問題と闘おうと試みている。 有望な結果を得たにもかかわらず、非代表的なサンプル人口や長期的な安定性の欠如といった独自の欠点を経験する。 本稿では,両手法のデータをベイズデータ同化を用いて統合し,eu離脱後の世論をより正確に推定することを目的とする。 本稿では,twitterの意見データと信頼度調査データを用いた提案手法の有効性を示す。 まず、2つのデータセットの間に16日間の時間間隔が存在する可能性を特定する。 このギャップはその後、提案された同化アーキテクチャに組み込まれる。 この方法は、両情報源からの情報を適切に取り込み、ブレグジット後の離脱支援の強い上昇傾向を測定することが判明した。 提案手法は,将来的な意見測定と予測研究に不可欠である真の意見の推定に有用である。

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