論文の概要: Sentiment Analysis of Cybersecurity Content on Twitter and Reddit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12267v1
- Date: Tue, 26 Apr 2022 12:46:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-27 18:23:49.685851
- Title: Sentiment Analysis of Cybersecurity Content on Twitter and Reddit
- Title（参考訳）: TwitterとRedditにおけるサイバーセキュリティコンテンツの感性分析
- Authors: Bipun Thapa
- Abstract要約: この研究は、TwitterとRedditのサイバーセキュリティコンテンツを分析し、その感情、肯定的、否定的、中立性を計測した。
また、VADERの性能を評価するために、ランダムなサイバーセキュリティコンテンツ(10のつぶやきと投稿)のサンプルを20人のアノテータによる感情として分類した。
人間の分類と比較すると、VADERはTwitterで60%、Redditで70%の精度で感情を評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Sentiment Analysis provides an opportunity to understand the subject(s),
especially in the digital age, due to an abundance of public data and effective
algorithms. Cybersecurity is a subject where opinions are plentiful and
differing in the public domain. This descriptive research analyzed
cybersecurity content on Twitter and Reddit to measure its sentiment, positive
or negative, or neutral. The data from Twitter and Reddit was amassed via
technology-specific APIs during a selected timeframe to create datasets, which
were then analyzed individually for their sentiment by VADER, an NLP (Natural
Language Processing) algorithm. A random sample of cybersecurity content (ten
tweets and posts) was also classified for sentiments by twenty human annotators
to evaluate the performance of VADER. Cybersecurity content on Twitter was at
least 48% positive, and Reddit was at least 26.5% positive. The positive or
neutral content far outweighed negative sentiments across both platforms. When
compared to human classification, which was considered the standard or source
of truth, VADER produced 60% accuracy for Twitter and 70% for Reddit in
assessing the sentiment; in other words, some agreement between algorithm and
human classifiers. Overall, the goal was to explore an uninhibited research
topic about cybersecurity sentiment
- Abstract（参考訳）: 知覚分析(Sentiment Analysis)は、公共データと効果的なアルゴリズムが豊富にあるため、特にデジタル時代において、対象を理解する機会を提供する。
サイバーセキュリティは、パブリックドメインにおいて意見が豊富で異なる主題である。
この記述的な研究は、TwitterとRedditのサイバーセキュリティコンテンツを分析し、その感情、ポジティブ、ネガティブ、中立性を計測した。
twitterとredditのデータは、選択した時間枠で技術固有のapiを使って収集され、データセットを作成し、nlp(natural language processing)アルゴリズムであるvaderによって個別に分析された。
また、VADERの性能を評価するために、ランダムなサイバーセキュリティコンテンツ(10のつぶやきと投稿)のサンプルを20人のアノテータによって分類した。
Twitterのサイバーセキュリティコンテンツは少なくとも48%、Redditは少なくとも26.5%のポジティブだった。
肯定的あるいは中立的なコンテンツは、両プラットフォーム間のネガティブな感情をはるかに上回った。
人間の分類と比較すると、VADERはTwitterで60%の精度、Redditで70%の精度で感情を評価した。
全体として、目標は、サイバーセキュリティの感情に関する未解決の研究トピックを探求することだった。
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