Vi introducerar en teknik för att identifiera de mest framträdande deltagarna i en diskussion. Vår metod, MavenRank är baserad på lexisk centralitet: en slumpmässig promenad utförs på en graf där varje nod är en deltagare i diskussionen och en kant länkar två deltagare som använder liknande retorik. Som ett test använde vi MavenRank för att identifiera de mest inflytelserika medlemmarna i den amerikanska senaten med hjälp av data från den amerikanska kongressen Record och använde kommittérankning för att utvärdera resultatet. Våra resultat visar att MavenRank-poängen till stor del drivs av utskottsstatus i de flesta ämnen, men kan fånga talarnas centralitet i ämnen där tal används för att indikera ideologisk position istället för inflytandelagstiftning.
REF introducerar MavenRank, som är en metod baserad på lexisk centralitet som identifierar de mest inflytelserika medlemmarna i den amerikanska senaten.
MavenRank: Identifying Influential Members of the US Senate Using Lexical Centrality
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}