Webbplatser för onlinedebatter är en stor källa till informell dialog och åsiktsutbyte om aktuella socialpolitiska frågor. Att dra slutsatser om användarnas inställning (PRO eller CON) till diskussionsämnen inom områden som politik eller nyheter är ett viktigt problem och är till nytta för forskare, statliga organisationer och företag. Att förutsäga användarnas inställning stöder identifiering av sociala och politiska grupper, uppbyggnad av bättre recommender-system och individualisering av användarnas informationspreferenser till deras ideologiska övertygelser. I det här dokumentet utvecklar vi en ny kollektiv klassificeringsmetod för positionsklassificering, som använder sig av både strukturella och språkliga egenskaper, och som kollektivt märker posternas position över ett nätverk av användares inlägg. Vi identifierar både språkliga funktioner i inläggen och funktioner som fångar de underliggande sambanden mellan inlägg och användare. Vi använder probabilistisk mjuk logik (PSL) (Bach et al., 2013) för att modellera postposition genom att utnyttja både dessa lokala språkliga funktioner samt den observerade nätverksstrukturen av posterna för att resonera över datasetet. Vi utvärderar vår strategi på 4FORUMS (Walker et al., 2012b), en samling diskussioner från en online debatt webbplats om frågor som sträcker sig från vapenkontroll till homosexuella äktenskap. Vi visar att vår kollektiva klassifikationsmodell enkelt kan införliva rik, relationsmässig information och överträffar en lokal modell som endast använder språklig information.
Strukturella och språkliga egenskaper hos användarnas inlägg används för att dra slutsatser om deras inställning till diskussionsämnen i REF.
Collective Stance Classification of Posts in Online Debate Forums
{'venue': 'Proceedings of the Joint Workshop on Social Dynamics and Personal Attributes in Social Media', 'journal': 'Proceedings of the Joint Workshop on Social Dynamics and Personal Attributes in Social Media', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}