論文の概要: Prediction of the 2023 Turkish Presidential Election Results Using Social Media Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18397v1
• Date: Sun, 28 May 2023 13:17:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 21:44:03.927787
• Title: Prediction of the 2023 Turkish Presidential Election Results Using Social Media Data
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアデータを用いた2023年トルコ大統領選挙結果の予測
• Authors: Aysun Bozanta, Fuad Bayrak, Ayse Basar
• Abstract要約: 我々は,従来の世論調査データとソーシャルメディアデータを組み合わせることで,トルコにおける2023年の選挙に参加する政党の投票シェアを予測することを目的とする。 私たちのアプローチは、コンテンツではなく、ソーシャルメディアのインタラクションの数を考慮したボリュームベースのアプローチです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media platforms influence the way political campaigns are run and therefore they have become an increasingly important tool for politicians to directly interact with citizens. Previous elections in various countries have shown that social media data may significantly impact election results. In this study, we aim to predict the vote shares of parties participating in the 2023 elections in Turkey by combining social media data from various platforms together with traditional polling data. Our approach is a volume-based approach that considers the number of social media interactions rather than content. We compare several prediction models across varying time windows. Our results show that for all time windows, the ARIMAX model outperforms the other algorithms.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは政治キャンペーンの運営方法に影響を与えるため、政治家が市民と直接対話するための重要なツールとなっている。 各国の選挙は、ソーシャルメディアのデータが選挙結果に大きな影響を及ぼす可能性があることを示している。 本研究では,2023年トルコ総選挙における政党の投票シェアを,様々なプラットフォームからのソーシャルメディアデータと従来の投票データを組み合わせて予測することを目的とする。 私たちのアプローチは、コンテンツよりもソーシャルメディアの対話の数を考えるボリュームベースのアプローチです。 様々な時間窓の予測モデルを比較した。 その結果、全ての時間ウィンドウにおいて、ARIMAXモデルは他のアルゴリズムよりも優れていることがわかった。

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