論文の概要: Semi-supervised learning approaches for predicting South African
political sentiment for local government elections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02223v1
- Date: Wed, 4 May 2022 17:55:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-05 15:08:24.002876
- Title: Semi-supervised learning approaches for predicting South African
political sentiment for local government elections
- Title(参考訳): 地方自治体選挙における南アフリカの政治感情予測のための半教師付き学習アプローチ
- Authors: Mashadi Ledwaba and Vukosi Marivate
- Abstract要約: 本研究は,地方選挙でTwitter上で共有された感情を分析し,南アフリカの政治状況を理解することを目的としている。
ANC、DA、EFF、ActionSAの4大政党が主導する議論の理解に重点が置かれた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9686054517684888
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study aims to understand the South African political context by
analysing the sentiments shared on Twitter during the local government
elections. An emphasis on the analysis was placed on understanding the
discussions led around four predominant political parties ANC, DA, EFF and
ActionSA. A semi-supervised approach by means of a graph-based technique to
label the vast accessible Twitter data for the classification of tweets into
negative and positive sentiment was used. The tweets expressing negative
sentiment were further analysed through latent topic extraction to uncover
hidden topics of concern associated with each of the political parties. Our
findings demonstrated that the general sentiment across South African Twitter
users is negative towards all four predominant parties with the worst negative
sentiment among users projected towards the current ruling party, ANC, relating
to concerns cantered around corruption, incompetence and loadshedding.
- Abstract(参考訳): 本研究は,地方選挙でTwitter上で共有された感情を分析し,南アフリカの政治状況を理解することを目的とする。
この分析は、ANC、DA、EFF、ActionSAの4大政党を中心にした議論の理解に重点が置かれた。
グラフベースの手法により、ツイートの分類に膨大なアクセス可能なtwitterデータを、ネガティブでポジティブな感情に分類する半教師付きアプローチが用いられた。
ネガティブな感情を表すツイートは、潜在トピック抽出を通じてさらに分析され、各政党に関連する関心事の隠れたトピックを明らかにする。
今回の調査結果は、南アフリカのtwitterユーザーの一般的な感情が、現在の与党であるancに投じられた最も悪いネガティブな感情を持つ4つの有力政党すべてに対して否定的であることを示している。
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