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WSDM勉強会発表資料(2016/3/19)

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Quantifying Controversy in Social Media

Veröffentlicht in: Soziale Medien
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WSDM勉強会発表資料(2016/3/19)

  1. 1. スライド中の図は論⽂から引⽤ Kiran Garimella, Aalto University Gianmarco De Francisci Morales, Aalto University Aristides Gionis, Aalto University Michael Mathioudakis, HIIT
  2. 2. 2何をした論⽂︖ - ︓激しい論争が起きている - ︓論争がほとんど起きていない
  3. 3. 3先⾏研究との違いは︖
  4. 4. 4⼿法の流れ ユーザをノードとして2回以上Retweetし合っているユーザ間にエッジを作成 Twitterのハッシュタグを使⽤(e.g. #indiana) 論争における⽴場の違いが表現されるようにノードを2種類に分割 グラフ上のランダムウォークを利⽤して#indianaの論争度=0.82と算出
  5. 5. 5⼿法の流れ ユーザをノードとして2回以上Retweetし合っているユーザ間にエッジを作成 Twitterのハッシュタグを使⽤(e.g. #indiana) 論争における⽴場の違いが表現されるようにノードを2種類に分割 グラフ上のランダムウォークを利⽤して#indianaの論争度=0.82と算出
  6. 6. 6グラフの構築 - #indiana︓116,379ツイート、2,467ユーザ - #indiana︓3,143エッジ
  7. 7. 7⼿法の流れ ユーザをノードとして2回以上Retweetし合っているユーザ間にエッジを作成 Twitterのハッシュタグを使⽤(e.g. #indiana) 論争における⽴場の違いが表現されるようにノードを2種類に分割 グラフ上のランダムウォークを利⽤して#indianaの論争度=0.82と算出
  8. 8. 8グラフの分割 METIS Controversial query #russia_march Non-controversial query #germanwings Controversial
  9. 9. 9⼿法の流れ ユーザをノードとして2回以上Retweetし合っているユーザ間にエッジを作成 Twitterのハッシュタグを使⽤(e.g. #indiana) 論争における⽴場の違いが表現されるようにノードを2種類に分割 グラフ上のランダムウォークを利⽤して#indianaの論争度=0.82と算出
  10. 10. 10論争度の計算|基本的な考え方 ‥ Controvercialなトピックでは 赤 → 赤 ⻘ → ⻘ 赤 → ⻘ ⻘ → 赤 の遷移確率は高い の遷移確率は低い Non-controvercialなトピックでは 赤 → ⻘ ⻘ → 赤 の遷移確率はほぼ同じ 赤 → 赤 ⻘ → ⻘
  11. 11. 11論争度の計算|もう少し具体的な説明 Controvercialなトピックでは Non-controvercialなトピックでは k 赤赤 ⻘⻘ 赤⻘ ⻘赤 赤赤 ⻘⻘ 赤⻘ ⻘赤
  12. 12. 12評価実験|データセット Controversial #beefban, #nemtsov, #netanyahuspeech, #russia_march, #indiasdaughter, #baltimoreriots, #indiana, #ukraine, #gunsense, #leadersdebate Non-controversial #sxsw, #1dfamheretostay, #germanwings, #mothersday, #nepal, #ultalive, #FF, #jurassicworld, #wcw, #nationalkissingday
  13. 13. 13評価実験|結果1 #indiana #ukraine #ultalive #sxsw Controversial 0.5 Non-controversial 0.5
  14. 14. 14評価実験|結果2 ノード間のパス⻑を利⽤した⼿法(EC)や 隣接するノードが属するグループの種類を利⽤した⼿法(GMCK) よりもランダムウォークを利⽤した⼿法が高い精度
  15. 15. 15評価実験|結果3 56 Hugo Chavez Hugo Chavez⼤統領死亡
  16. 16. 16まとめ ユーザをノードとして2回以上Retweetし合っているユーザ間にエッジを作成 Twitterのハッシュタグを使⽤(e.g. #indiana) 論争における⽴場の違いが表現されるようにノードを2種類に分割 グラフ上のランダムウォークを利⽤して#indianaの論争度=0.82と算出 20個のクエリを⽤いて論争度の計算精度を定量的に評価 特定トピックの⽇々の論争度の変化を定性的に評価 評価 実験

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