論文の概要: Discovering collective narratives shifts in online discussions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08541v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 15:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 12:46:57.328332
• Title: Discovering collective narratives shifts in online discussions
• Title（参考訳）: オンライン討論における物語の集団的変化の発見
• Authors: Wanying Zhao, Fiona Guo, Kristina Lerman, and Yong-Yeol Ahn
• Abstract要約: 本稿では,変化点検出,意味的役割ラベリング(SRL),物語の断片を物語ネットワークに自動集約することで,ギャップを埋める体系的な物語発見フレームワークを提案する。 我々は、新型コロナウイルスと2017年のフランス大統領選に関する2つのTwitterコーパスを合成および実証データで評価した。 以上の結果から,本手法は主要な出来事に対応する大きな物語シフトを回復できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6231158294409482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Narrative is a foundation of human cognition and decision making. Because narratives play a crucial role in societal discourses and spread of misinformation and because of the pervasive use of social media, the narrative dynamics on social media can have profound societal impact. Yet, systematic and computational understanding of online narratives faces critical challenge of the scale and dynamics; how can we reliably and automatically extract narratives from massive amount of texts? How do narratives emerge, spread, and die? Here, we propose a systematic narrative discovery framework that fill this gap by combining change point detection, semantic role labeling (SRL), and automatic aggregation of narrative fragments into narrative networks. We evaluate our model with synthetic and empirical data two-Twitter corpora about COVID-19 and 2017 French Election. Results demonstrate that our approach can recover major narrative shifts that correspond to the major events.
• Abstract（参考訳）: 物語は人間の認知と意思決定の基盤である。 物語は、社会的な言説や誤報の拡散において重要な役割を担い、ソーシャルメディアの普及により、ソーシャルメディアにおける物語のダイナミクスは、大きな社会的影響をもたらす可能性がある。 しかし、オンライン物語の体系的および計算的理解は、スケールとダイナミクスの重要な課題に直面している。 物語はどのように現れ、広がり、そして死ぬのか? 本稿では,変化点検出,意味的役割ラベリング(SRL),物語の断片を物語ネットワークに自動集約することで,このギャップを埋める体系的な物語発見フレームワークを提案する。 私たちは、covid-19と2017年のフランス大統領選挙に関する2つのtwitterコーポラを合成および実証データで評価します。 以上の結果から,本手法は主要な出来事に対応する大きな物語シフトを回復できることが示された。

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