論文の概要: Panning for gold: Lessons learned from the platform-agnostic automated detection of political content in textual data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00489v1
• Date: Fri, 1 Jul 2022 15:23:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-04 16:09:58.643048
• Title: Panning for gold: Lessons learned from the platform-agnostic automated detection of political content in textual data
• Title（参考訳）: panning for gold: プラットフォームに依存しないテキストデータによる政治的コンテンツの自動検出から学んだ教訓
• Authors: Mykola Makhortykh, Ernesto de Le\'on, Aleksandra Urman, Clara Christner, Maryna Sydorova, Silke Adam, Michaela Maier, and Teresa Gil-Lopez
• Abstract要約: 異なるプラットフォーム間で政治的コンテンツを検出するために、これらの技術がどのように使用できるかについて議論する。 辞書,教師付き機械学習,ニューラルネットワークに依存する3つの検出手法のパフォーマンスを比較した。 この結果から,ニューラルネットワークと機械学習に基づくモデルによって達成されるノイズの少ないデータに対して,事前処理がモデル性能に与える影響が限定された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.7576911714538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing availability of data about online information behaviour enables new possibilities for political communication research. However, the volume and variety of these data makes them difficult to analyse and prompts the need for developing automated content approaches relying on a broad range of natural language processing techniques (e.g. machine learning- or neural network-based ones). In this paper, we discuss how these techniques can be used to detect political content across different platforms. Using three validation datasets, which include a variety of political and non-political textual documents from online platforms, we systematically compare the performance of three groups of detection techniques relying on dictionaries, supervised machine learning, or neural networks. We also examine the impact of different modes of data preprocessing (e.g. stemming and stopword removal) on the low-cost implementations of these techniques using a large set (n = 66) of detection models. Our results show the limited impact of preprocessing on model performance, with the best results for less noisy data being achieved by neural network- and machine-learning-based models, in contrast to the more robust performance of dictionary-based models on noisy data.
• Abstract（参考訳）: オンライン情報行動に関するデータの普及は、政治コミュニケーション研究に新たな可能性をもたらす。 しかし、これらのデータの量と多様性によって分析が難しくなり、さまざまな自然言語処理技術(機械学習やニューラルネットワークベースのものなど)に依存する自動コンテンツアプローチの開発が必要になる。 本稿では、これらの手法を用いて、異なるプラットフォーム間の政治コンテンツを検出する方法について論じる。 オンラインプラットフォームからの様々な政治的および非政治的テキスト文書を含む3つの検証データセットを用いて,辞書や教師付き機械学習,ニューラルネットワークに依存する3つの検出手法のパフォーマンスを体系的に比較した。 また,大集合 (n = 66) の検出モデルを用いて,これらの手法の低コスト実装に対するデータ前処理(例えば,ステッピングやストップワード除去)の異なるモードの影響について検討した。 その結果,ニューラルネットモデルと機械学習モデルによって得られるノイズの少ないデータに対して,先行処理がモデル性能に与える影響は限定的であることが判明した。

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