論文の概要: Stance Prediction and Analysis of Twitter data : A case study of Ghana 2020 Presidential Elections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14203v2
• Date: Tue, 27 Jun 2023 18:39:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 11:20:00.018581
• Title: Stance Prediction and Analysis of Twitter data : A case study of Ghana 2020 Presidential Elections
• Title（参考訳）: twitterデータのスタンス予測と分析 : ガーナ2020年大統領選挙を事例として
• Authors: Shester Gueuwou and Rose-Mary Owusuaa Mensah Gyening
• Abstract要約: 2020年12月7日、ガーナ人は次の4年間、大統領を決定するために世論調査に参加した。 われわれは、Twitterが2つの主要大統領候補についてユーザーの意見をどう反映しているかを理解するためにスタンス分析を行った。 Twitter API(Tweepy)を使って合計99,356のツイートを収集し、手動で3,090のツイートを3つのクラスに分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: On December 7, 2020, Ghanaians participated in the polls to determine their president for the next four years. To gain insights from this presidential election, we conducted stance analysis (which is not always equivalent to sentiment analysis) to understand how Twitter, a popular social media platform, reflected the opinions of its users regarding the two main presidential candidates. We collected a total of 99,356 tweets using the Twitter API (Tweepy) and manually annotated 3,090 tweets into three classes: Against, Neutral, and Support. We then performed preprocessing on the tweets. The resulting dataset was evaluated using two lexicon-based approaches, VADER and TextBlob, as well as five supervised machine learning-based approaches: Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Multinomial Na\"ive Bayes (MNB), Stochastic Gradient Descent (SGD), and Random Forest (RF), based on metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. The best performance was achieved by Logistic Regression with an accuracy of 71.13%. We utilized Logistic Regression to classify all the extracted tweets and subsequently conducted an analysis and discussion of the results. For access to our data and code, please visit: https://github.com/ShesterG/Stance-Detection-Ghana-2020-Elections.git
• Abstract（参考訳）: 2020年12月7日、ガーナ人は次の4年間、大統領を選出する投票に参加した。 この大統領選挙で得られた洞察を得るために、我々はスタンス分析(感情分析と必ずしも同等ではない)を行い、人気のあるソーシャルメディアプラットフォームであるTwitterが、この2つの主要大統領候補に関するユーザーの意見をどう反映しているかを理解した。 Twitter API(Tweepy)を使って合計99,356のツイートを収集し、手動で3,090のツイートを3つのクラスに分類した。 その後、ツイートの事前処理を行いました。 得られたデータセットは、vaderとtextblobの2つのレキシコンベースのアプローチと、サポートベクターマシン(svm)、ロジスティック回帰(lr)、多項na\"ive bayes(mnb)、確率勾配降下(sgd)、ランダムフォレスト(rf)の5つの教師付き機械学習ベースのアプローチを用いて、精度、精度、リコール、f1-scoreなどの指標に基づいて評価された。 最高性能は71.13%の精度でロジスティック回帰によって達成された。 抽出された全てのツイートをロジスティック回帰を用いて分類し,結果の分析と考察を行った。 データとコードにアクセスするには、https://github.com/shesterg/stance-detection-ghana-2020-elections.gitをご覧ください。

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