論文の概要: Style Matters! Investigating Linguistic Style in Online Communities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13114v1
- Date: Tue, 27 Sep 2022 02:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-28 15:26:18.602172
- Title: Style Matters! Investigating Linguistic Style in Online Communities
- Title（参考訳）: スタイルマター!
オンラインコミュニティにおける言語スタイルの調査
- Authors: Osama Khalid, Padmini Srinivasan
- Abstract要約: スタイルはグループメンバーシップの優れた予測器です。
平均すると、それはコンテンツのみを使用した予測と統計的に等価である。
トレーニングデータの削減に対して、より回復力がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.512827436728378
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Content has historically been the primary lens used to study language in
online communities. This paper instead focuses on the linguistic style of
communities. While we know that individuals have distinguishable styles, here
we ask whether communities have distinguishable styles. Additionally, while
prior work has relied on a narrow definition of style, we employ a broad
definition involving 262 features to analyze the linguistic style of 9 online
communities from 3 social media platforms discussing politics, television and
travel. We find that communities indeed have distinct styles. Also, style is an
excellent predictor of group membership (F-score 0.952 and Accuracy 96.09%).
While on average it is statistically equivalent to predictions using content
alone, it is more resilient to reductions in training data.
- Abstract（参考訳）: コンテンツは歴史的に、オンラインコミュニティで言語を学ぶために使われる主要なレンズである。
本稿は、コミュニティの言語的スタイルに焦点を当てる。
個人が区別可能なスタイルを持っていることは分かっているが、ここではコミュニティが区別可能なスタイルを持っているかどうかを問う。
さらに,過去の研究はスタイルの定義が狭かったが,政治・テレビ・旅行を議論する3つのソーシャルメディアプラットフォームから9つのオンラインコミュニティの言語スタイルを分析するために,262の機能を含む幅広い定義を採用している。
コミュニティには確かに異なるスタイルがあります。
また、スタイルはグループメンバーシップの優れた予測器である(Fスコア0.952と精度96.09%)。
平均すると、コンテンツのみを用いた予測と統計的に等価であるが、トレーニングデータの削減にはより耐性がある。
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