論文の概要: Quantitative Analysis of Forecasting Models:In the Aspect of Online Political Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05589v2
• Date: Tue, 19 Sep 2023 04:55:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 18:50:44.440208
• Title: Quantitative Analysis of Forecasting Models:In the Aspect of Online Political Bias
• Title（参考訳）: 予測モデルの定量的分析:オンライン政治バイアスの観点から
• Authors: Srinath Sai Tripuraneni, Sadia Kamal, Arunkumar Bagavathi
• Abstract要約: ソーシャルメディア投稿を5つの異なる政治傾向カテゴリーに分類する手法を提案する。 我々のアプローチは、政治的イデオロギーの異なる2つのソーシャルメディアデータセット上で、既存の時系列予測モデルを活用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding and mitigating political bias in online social media platforms are crucial tasks to combat misinformation and echo chamber effects. However, characterizing political bias temporally using computational methods presents challenges due to the high frequency of noise in social media datasets. While existing research has explored various approaches to political bias characterization, the ability to forecast political bias and anticipate how political conversations might evolve in the near future has not been extensively studied. In this paper, we propose a heuristic approach to classify social media posts into five distinct political leaning categories. Since there is a lack of prior work on forecasting political bias, we conduct an in-depth analysis of existing baseline models to identify which model best fits to forecast political leaning time series. Our approach involves utilizing existing time series forecasting models on two social media datasets with different political ideologies, specifically Twitter and Gab. Through our experiments and analyses, we seek to shed light on the challenges and opportunities in forecasting political bias in social media platforms. Ultimately, our work aims to pave the way for developing more effective strategies to mitigate the negative impact of political bias in the digital realm.
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルメディアプラットフォームにおける政治的偏見の理解と緩和は、誤報やエコーチャンバー効果に対処するための重要なタスクである。 しかし,ソーシャルメディアデータセットのノイズ頻度が高いため,政治的バイアスを時間的に特徴付けることが課題となっている。 既存の研究は、政治的偏見の特徴づけに対する様々なアプローチを探求してきたが、政治的偏見を予測し、政治的会話が近い将来どのように進化するかを予測する能力は、広く研究されていない。 本稿では,ソーシャルメディア投稿を5つの異なる政治傾向カテゴリーに分類するヒューリスティックアプローチを提案する。 政治的バイアスを予測するための事前の作業が不足しているため、既存のベースラインモデルの詳細な分析を行い、政治的傾向の時系列を予測するのに最適なモデルを特定する。 このアプローチでは、既存の時系列予測モデルを、政治的イデオロギーの異なる2つのソーシャルメディアデータセット、特にTwitterとGabで活用する。 実験と分析を通じて,ソーシャルメディアプラットフォームにおける政治的バイアスを予測する上での課題と機会を明らかにしたい。 最終的に、私たちの研究は、デジタル領域における政治的偏見の負の影響を軽減するために、より効果的な戦略を開発するための道を開くことを目的としています。

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