Sentimentextraktion från webbdokument på nätet har nyligen varit ett aktivt forskningsämne på grund av dess potentiella användning i kommersiella tillämpningar. Genom känsloanalys hänvisar vi till problemet med att tilldela en kvantitativ positiv/negativ stämning till en kort bit text. De flesta studier på detta område är begränsade till identifiering av känslor och undersöker inte samspelet mellan känslor och andra faktorer. I detta arbete använder vi ett känsloextraheringsverktyg för att undersöka påverkan av faktorer som kön, ålder, utbildningsnivå, ämnet till hands, eller till och med tiden på dagen på känslor i samband med en stor online-fråga svar webbplats. Vi börjar vår analys med att titta på direkta korrelationer, t.ex., vi observerar mer positiva känslor på helgerna, mycket neutrala i ämnet Science & Mathematics, en trend för yngre människor att uttrycka starkare känslor, eller människor i militära baser att ställa de mest neutrala frågorna. Vi utökar sedan denna grundläggande analys genom att undersöka hur egenskaper hos (ask, responder) paret påverkar känslan som finns i svaret. Bland annat observerar vi ett beroende av parning av vissa inferred attribut som uppskattas av en användares ZIP-kod. Vi visar också att de bästa svaren skiljer sig i sina känslor från andra svar, t.ex. i Business & Finance-frågan, så tenderar de bästa svaren att ha en mer neutral känsla än andra svar. Slutligen rapporterar vi resultat för uppgiften att förutsäga den inställning som en fråga kommer att framkalla i svaren. Vi tror att förståelse faktorer som påverkar stämningen hos användarna inte bara är intressant ur sociologisk synvinkel, utan också har tillämpningar i reklam, rekommendationer och sökningar.
Kucuktunc m.fl. REF undersöker hur kön, ålder, utbildningsnivå och ämnen påverkar känslor av frågor och svar.
A large-scale sentiment analysis for Yahoo! answers
{'venue': "WSDM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}