Embedding-based clustering for target specific stances

Çeşitli konularda bir topluluktaki hassas taneli sapmaları yakalamak için denetimsiz bir kullanıcı duruş algılama yöntemi öneriyoruz. Kullanıcıları belirli bir konudaki tweet'lerinin içeriğine göre temsil etmek için önceden eğitilmiş evrensel cümle kodlayıcıları kullanıyoruz. Kullanıcı vektörleri UMAP kullanılarak daha düşük boyutlu bir alana yansıtılır, daha sonra HDBSCAN kullanılarak kümelenir. Yöntemimiz, farklı alanlardaki iki veri kümesinde önceki yaklaşımlardan daha iyi performans göstererek 0,89 ile 0,97 arasında değişen hassasiyet ve hatırlama puanları elde eder. UEFA Süper Kupa'nın 2019 finali hakkında 300k'dan fazla tweet'in bir veri kümesini derledik ve 12k kullanıcıyı Liverpool FC veya Chelsea FC hayranları olarak etiketledik. Twitter kullanıcılarının tutumlarını analiz etmek için yöntemimizi kullandık ve çeşitli kutuplaşma sorunlarına karşı kullanıcı tutumları arasında bir korelasyon olduğunu fark ettik. Elde edilen kümeleri, çeşitli konularda polarizasyonu ölçmek ve kümeler arasındaki anlamsal sapmayı analiz etmek için kullandık.