論文の概要: Navigating Public Sentiment in the Circular Economy through Topic Modelling and Hyperparameter Optimisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10452v1
- Date: Thu, 16 May 2024 21:38:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 17:21:37.709925
- Title: Navigating Public Sentiment in the Circular Economy through Topic Modelling and Hyperparameter Optimisation
- Title（参考訳）: トピックモデリングとハイパーパラメータ最適化による循環経済の公共感覚の探索
- Authors: Junhao Song, Yingfang Yuan, Kaiwen Chang, Bing Xu, Jin Xuan, Wei Pang,
- Abstract要約: 本研究は、トピック・モデリングを通して、CEに関する様々な世論のレベルを調査するパイオニアである。
Twitter、Reddit、The Guardianなどさまざまなプラットフォームから、循環経済に関するデータを収集しました。
本研究の結果から,持続可能性や経済的影響に関する懸念が3つのデータセットすべてにわたって持続していることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.73232429960464
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To advance the circular economy (CE), it is crucial to gain insights into the evolution of public sentiments, cognitive pathways of the masses concerning circular products and digital technology, and recognise the primary concerns. To achieve this, we collected data related to the CE from diverse platforms including Twitter, Reddit, and The Guardian. This comprehensive data collection spanned across three distinct strata of the public: the general public, professionals, and official sources. Subsequently, we utilised three topic models on the collected data. Topic modelling represents a type of data-driven and machine learning approach for text mining, capable of automatically categorising a large number of documents into distinct semantic groups. Simultaneously, these groups are described by topics, and these topics can aid in understanding the semantic content of documents at a high level. However, the performance of topic modelling may vary depending on different hyperparameter values. Therefore, in this study, we proposed a framework for topic modelling with hyperparameter optimisation for CE and conducted a series of systematic experiments to ensure that topic models are set with appropriate hyperparameters and to gain insights into the correlations between the CE and public opinion based on well-established models. The results of this study indicate that concerns about sustainability and economic impact persist across all three datasets. Official sources demonstrate a higher level of engagement with the application and regulation of CE. To the best of our knowledge, this study is pioneering in investigating various levels of public opinions concerning CE through topic modelling with the exploration of hyperparameter optimisation.
- Abstract（参考訳）: 循環経済(CE)を前進させるためには、大衆の感情の進化、循環製品やデジタル技術に関する大衆の認知経路を把握し、主要な関心事を認識することが不可欠である。
これを実現するために、Twitter、Reddit、The GuardianといったさまざまなプラットフォームからCEに関連するデータを収集しました。
この包括的なデータ収集は、一般市民、専門家、公式情報源の3つの異なる階層にまたがった。
その後、収集したデータに3つのトピックモデルを適用した。
トピックモデリングは、テキストマイニングのためのデータ駆動および機械学習のアプローチの一種であり、大量のドキュメントを異なるセマンティックグループに自動的に分類することができる。
同時に、これらのグループはトピックによって説明され、これらのトピックはドキュメントのセマンティックな内容を高いレベルで理解するのに役立ちます。
しかし、トピックモデリングのパフォーマンスは、異なるハイパーパラメータ値によって異なるかもしれない。
そこで本研究では,CE のハイパーパラメータ最適化を用いたトピックモデリングの枠組みを提案し,適切なハイパーパラメータでトピックモデルを設定し,確立されたモデルに基づいて,CE と世論の相関関係を把握すべく,一連の系統的な実験を行った。
本研究の結果から,持続可能性や経済的影響に関する懸念が3つのデータセットすべてにわたって持続していることが示唆された。
公式資料では、CEのアプリケーションと規制への関与のレベルが高められている。
本研究は,高パラメータ最適化の探索によるトピックモデリングを通じて,CEに関する様々な世論のレベルを調査する上でのパイオニアである。
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