論文の概要: Unveiling Global Narratives: A Multilingual Twitter Dataset of News Media on the Russo-Ukrainian Conflict

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12886v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 13:52:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 14:26:28.154386
• Title: Unveiling Global Narratives: A Multilingual Twitter Dataset of News Media on the Russo-Ukrainian Conflict
• Title（参考訳）: global narratives: 露ウクライナ紛争に関するニュースメディアの多言語twitterデータセット
• Authors: Sherzod Hakimov and Gullal S. Cheema
• Abstract要約: ロシアとウクライナの紛争は世界中で激しいメディア報道の対象となっている。 ソーシャルメディア上でニュースやメディアが投稿したつぶやきを収集・処理することで,この話題に焦点を当てた新しいデータセットを提案する。 私たちは2022年2月から2023年5月までのツイートを収集し、60の言語で約150万のツイートを取得しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2437226707039446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The ongoing Russo-Ukrainian conflict has been a subject of intense media coverage worldwide. Understanding the global narrative surrounding this topic is crucial for researchers that aim to gain insights into its multifaceted dimensions. In this paper, we present a novel dataset that focuses on this topic by collecting and processing tweets posted by news or media companies on social media across the globe. We collected tweets from February 2022 to May 2023 to acquire approximately 1.5 million tweets in 60 different languages. Each tweet in the dataset is accompanied by processed tags, allowing for the identification of entities, stances, concepts, and sentiments expressed. The availability of the dataset serves as a valuable resource for researchers aiming to investigate the global narrative surrounding the ongoing conflict from various aspects such as who are the prominent entities involved, what stances are taken, where do these stances originate, and how are the different concepts related to the event portrayed.
• Abstract（参考訳）: ロシアとウクライナの紛争は世界中で激しいメディア報道の対象となっている。 この話題を取り巻く世界的物語を理解することは、多面的次元に関する洞察を得ることを目指す研究者にとって極めて重要である。 本稿では,ソーシャルメディア上でニュースやメディアが投稿したつぶやきを収集・処理することで,この話題に焦点を当てた新しいデータセットを提案する。 私たちは2022年2月から2023年5月までのツイートを収集し、60の言語で約150万のツイートを取得しました。 データセット内の各ツイートには処理されたタグが添付されており、エンティティ、スタンス、コンセプト、感情の識別が可能だ。 データセットの可用性は、誰が重要なエンティティであるか、どのようなスタンスが取られるのか、これらのスタンスがどこから生まれたのか、イベントに関連するさまざまな概念がどのように表現されているのかなど、さまざまな側面から、現在進行中の紛争を取り巻く世界的物語を調査することを目的とした研究者にとって、貴重な情報源となる。

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