Abstrakt. Twitter som en ny form av sociala medier kan potentiellt innehålla mycket användbar information, men innehållsanalys på Twitter har inte studerats väl. Det är i synnerhet oklart om Twitter som informationskälla helt enkelt kan betraktas som ett snabbare nyhetsflöde som huvudsakligen omfattar samma information som traditionella nyhetsmedier. I denna artikel jämför vi empiriskt innehållet i Twitter med ett traditionellt nyhetsmedium, New York Times, med oövervakad ämnesmodellering. Vi använder en Twitter-LDA-modell för att upptäcka ämnen från ett representativt urval av hela Twitter. Vi använder sedan text mining tekniker för att jämföra dessa Twitter-ämnen med ämnen från New York Times, med hänsyn till ämneskategorier och typer. Vi studerar också förhållandet mellan proportionerna av opinionsbildade tweets och retweets och ämneskategorier och typer. Våra jämförelser visar intressanta och användbara resultat för nedströms IR eller DM-tillämpningar.
REF använde ämnesmodellering för att jämföra Twitter med New York Times nyhetssajt.
Comparing twitter and traditional media using topic models
{'venue': 'ECIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}