Vapenrelaterat våld är en komplicerad fråga och står för en stor del av våldsdåden. I den forskning som rapporteras i denna rapport, vi föresatte oss att undersöka pro-gun och anti-gun känslor uttrycks på en social media plattform, nämligen Twitter, som svar på 2012 Sandy Hook Elementary School skytte i Connecticut, USA. Maskininlärning tekniker tillämpas för att klassificera en data corpus på över 700 000 tweets. Känslorna fångas med hjälp av en offentlig känsla poäng som tar hänsyn till volymen av tweets såväl som befolkningen. Ett webbaserat interaktivt verktyg utvecklas för att visualisera känslorna och finns på http://www.gunsontwitter.com. De viktigaste resultaten av denna forskning är: (i) Det finns förhöjda nivåer av både pro-gun och anti-gun känslor på dagen för skjutningen. Förvånansvärt nog är den pro-gun-känslan fortfarande hög under ett antal dagar efter händelsen, men anti-gun-känslan faller snabbt till pre-event-nivåer. (ii) Det finns en annan offentlig respons från varje stat, med den högsta pro-gun känsla inte kommer från dem med högsta vapen ägande nivåer utan snarare från Kalifornien, Texas och New York.
Nan och Peter finner förhöjda nivåer av både pro-gun och anti-gun känslor på dagen för skottlossning och olika offentliga svar från varje stat, med den högsta pro-gun känsla inte kommer från dem med högsta vapen ägande nivåer utan snarare från Kalifornien, Texas och New York REF.
A machine learning analysis of Twitter sentiment to the Sandy Hook shootings
{'venue': '2016 IEEE 12th International Conference on e-Science (e-Science)', 'journal': '2016 IEEE 12th International Conference on e-Science (e-Science)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}