論文の概要: Sentiment and structure in word co-occurrence networks on Twitter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00587v1
• Date: Fri, 1 Oct 2021 18:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 06:44:37.195399
• Title: Sentiment and structure in word co-occurrence networks on Twitter
• Title（参考訳）: Twitterにおける単語共起ネットワークの知覚と構造
• Authors: Mikaela Irene Fudolig, Thayer Alshaabi, Michael V. Arnold, Christopher M. Danforth, Peter Sheridan Dodds
• Abstract要約: 単語共起ネットワークを用いた政治ツイートにおける文脈と幸福度の関係について検討する。 中立語は支配的であり、極性に関係なく、ほとんどの単語は中立語と共起する傾向がある。 ノードやエッジレベルでの幸福スコアと共起の関係は明らかではないが、コミュニティ中心のアプローチはコーパス内の競合感情のテーマを分離することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.181206257787103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore the relationship between context and happiness scores in political tweets using word co-occurrence networks, where nodes in the network are the words, and the weight of an edge is the number of tweets in the corpus for which the two connected words co-occur. In particular, we consider tweets with hashtags #imwithher and #crookedhillary, both relating to Hillary Clinton's presidential bid in 2016. We then analyze the network properties in conjunction with the word scores by comparing with null models to separate the effects of the network structure and the score distribution. Neutral words are found to be dominant and most words, regardless of polarity, tend to co-occur with neutral words. We do not observe any score homophily among positive and negative words. However, when we perform network backboning, community detection results in word groupings with meaningful narratives, and the happiness scores of the words in each group correspond to its respective theme. Thus, although we observe no clear relationship between happiness scores and co-occurrence at the node or edge level, a community-centric approach can isolate themes of competing sentiments in a corpus.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ネットワーク内のノードが単語であり,エッジの重みは2つの接続語が共起するコーパス内のつぶやき数である。 特に、ハッシュタグ#imwithherと#crookedhillaryのツイートは、どちらも2016年のヒラリー・クリントンの大統領候補指名に関連している。 次に,ネットワーク構造とスコア分布の影響を分離するために,ヌルモデルとの比較を行い,単語スコアと組み合わせてネットワーク特性を解析した。 中性語は支配的であり、極性にかかわらずほとんどの語は中性語と共起する傾向がある。 ポジティブな単語とネガティブな単語の間のスコアの相同性は観測しない。 しかし,ネットワークバックボンディングを行うと,コミュニティ検出の結果,意味のあるナラティブを持つ単語群が出現し,各グループの単語の幸福スコアがそれぞれのテーマに対応する。 したがって、ノードやエッジレベルでの幸福スコアと共起の関係は明らかではないが、コミュニティ中心のアプローチはコーパス内の競合感情のテーマを分離することができる。

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