Vi visar att information om sociala relationer kan användas för att förbättra användarnivåkänslorna. Den huvudsakliga motivationen bakom vår strategi är att användare som på något sätt är "sammanhängande" kan vara mer benägna att ha liknande åsikter; därför, relationsinformation kan komplettera vad vi kan extrahera om en användares synpunkter från sina uttalanden. Genom att använda Twitter som källa för våra experimentella data, och arbeta inom ett halvövervakat ramverk, föreslår vi modeller som framkallas antingen från Twitter följare/följare nätverk eller från nätverket i Twitter som bildas av användare som hänvisar till varandra med hjälp av "@" nämner. Våra transduktiva läranderesultat visar att inkorporering av information från sociala nätverk faktiskt kan leda till statistiskt signifikanta känsloklassificeringsförbättringar jämfört med prestandan hos en metod baserad på Support Vector Machines som endast har tillgång till textfunktioner.
Tan och Al. beskriven känslaanalys på användarnivå med hjälp av information från sociala nätverk REF.
User-level sentiment analysis incorporating social networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}