論文の概要: Public Sentiment Analysis of Traffic Management Policies in Knoxville: A Social Media Driven Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03103v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 23:02:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-04 20:02:54.968086
• Title: Public Sentiment Analysis of Traffic Management Policies in Knoxville: A Social Media Driven Study
• Title（参考訳）: ノックスビルにおける交通管理政策の社会的感性分析 : ソーシャルメディアによる研究
• Authors: Shampa Saha, Shovan Roy,
• Abstract要約: 本研究は, テネシー州ノックスビルの交通管理方針に対する世論の包括的分析を行い, Twitter と Reddit プラットフォームからのソーシャルメディアデータを活用した。 我々は2022年1月から2023年12月までの7906の投稿を,感情分析にValence Aware Dictionary,sEntiment Reasoner,トピックモデリングにLatent Dirichlet Allocationを用いて収集,分析した。 以上の結果から, プラットフォームやトピックに有意な差がみられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2750124853532832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents a comprehensive analysis of public sentiment toward traffic management policies in Knoxville, Tennessee, utilizing social media data from Twitter and Reddit platforms. We collected and analyzed 7906 posts spanning January 2022 to December 2023, employing Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner (VADER) for sentiment analysis and Latent Dirichlet Allocation (LDA) for topic modeling. Our findings reveal predominantly negative sentiment, with significant variations across platforms and topics. Twitter exhibited more negative sentiment compared to Reddit. Topic modeling identified six distinct themes, with construction-related topics showing the most negative sentiment while general traffic discussions were more positive. Spatiotemporal analysis revealed geographic and temporal patterns in sentiment expression. The research demonstrates social media's potential as a real-time public sentiment monitoring tool for transportation planning and policy evaluation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, テネシー州ノックスビルの交通管理方針に対する世論の包括的分析を行い, Twitter と Reddit プラットフォームからのソーシャルメディアデータを活用した。 我々は2022年1月から2023年12月までの7906の投稿を,感情分析にValence Aware DictionaryとsEntiment Reasoner(VADER),トピックモデリングにLatent Dirichlet Allocation(LDA)を用いて収集,分析した。 以上の結果から, プラットフォームやトピックに有意な差がみられた。 TwitterはRedditに比べてネガティブな感情を示した。 トピック・モデリングは6つの異なるテーマを特定し、建設に関するトピックは最も否定的な感情を示し、一般交通の議論はより肯定的であった。 時空間分析により感情表現の地理的および時間的パターンが明らかになった。 この研究は、交通計画と政策評価のためのリアルタイムの世論調査ツールとしてのソーシャルメディアの可能性を示すものである。

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