Vi presenterar en mycket effektiv oövervakad metod för att upptäcka inställning Twitter-användare med avseende på kontroversiella ämnen. I synnerhet använder vi dimensionalitetsreduktion för att projektera användare på ett lågdimensionellt utrymme, följt av klusterering, vilket gör att vi kan hitta kärnanvändare som är representativa för de olika ställningarna. Vår metod har tre stora fördelar jämfört med nuvarande toppmoderna metoder, som bygger på övervakad eller halvövervakad klassificering. För det första kräver vi ingen föregående märkning av användare: istället skapar vi kluster, som är mycket lättare att märka manuellt efteråt, t.ex. på några sekunder eller minuter istället för timmar. För det andra finns det inget behov av kunskap på domän- eller ämnesnivå, varken för att specificera relevanta ställningstaganden (märkningar) eller för att genomföra den faktiska märkningen. För det tredje är vår metod robust inför dataskewness, t.ex. när vissa användare eller vissa ställningar har större representation i data. Vi experimenterar med olika kombinationer av användare likhetsfunktioner, dataset storlekar, dimensionalitet reduktionsmetoder, och kluster algoritmer för att fastställa de mest effektiva och mest beräkningseffektiva kombinationer i tre olika dataset (på engelska och turkiska). Vår bästa kombination när det gäller effektivitet och effektivitet använder retweeted konton som funktioner, UMAP för dimensionalitet minskning, och Mean Shift för kluster, och ger ett litet antal högkvalitativa användarkluster, vanligtvis bara 2-3, med mer än 98% renhet. Dessutom är vår metod robust mot variationer i parametervärdena och även med avseende på slumpmässig initiering.
Senare arbetsprojekt användare på en tvådimensionell utrymme sedan använder kluster för att utföra oövervakad position upptäckt REF.
Unsupervised User Stance Detection on Twitter
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}