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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Identifying Users with Opposing Opinions in Twitter Debates

verfasst von : Ashwin Rajadesingan, Huan Liu

Erschienen in: Social Computing, Behavioral-Cultural Modeling and Prediction

Verlag: Springer International Publishing

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In recent times, social media sites such as Twitter have been extensively used for debating politics and public policies. These debates span millions of tweets and numerous topics of public importance. Thus, it is imperative that this vast trove of data is tapped in order to gain insights into public opinion especially on hotly contested issues such as abortion, gun reforms etc. Thus, in our work, we aim to gauge users’ stance on such topics in Twitter. We propose ReLP, a semi-supervised framework using a retweet-based label propagation algorithm coupled with a supervised classifier to identify users with differing opinions. In particular, our framework is designed such that it can be easily adopted to different domains with little human supervision while still producing excellent accuracy.

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Metadaten
Titel
Identifying Users with Opposing Opinions in Twitter Debates
verfasst von
Ashwin Rajadesingan
Huan Liu
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-05579-4_19