Människor skiftar från traditionella nyhetskällor till onlinenyheter i en otroligt snabb takt. Tekniken bakom online-nyhetskonsumtion främjar dock innehåll som bekräftar användarnas befintliga synpunkter. Detta fenomen har lett till polarisering av åsikter och intolerans mot motsatta åsikter. Ett centralt problem är därför att modellera informationsfilterbubblor på sociala medier och designmetoder för att eliminera dem. I detta dokument använder vi en maskininlärningsstrategi för att lära oss ett liberalkonservativt ideologiskt utrymme på Twitter, och visa hur vi kan använda det inlärda latenta utrymmet för att ta itu med problemet med filterbubblan. Vi modellerar problemet med att lära sig den liberala-konservativa ideologin utrymme sociala medier användare och mediekällor som ett begränsat icke-negativa matris-faktorisering problem. Vår modell införlivar den sociala nätverksstrukturen och informationen om innehållskonsumtion i ett gemensamt faktoriseringsproblem med gemensamma latenta faktorer. Vi validerar vår modell och lösning på en verklig Twitter dataset bestående av kontroversiella ämnen, och visar att vi kan separera användare genom ideologi med över 90 % renhet. När vår metod tillämpas på mediekällor, uppskattar vi ideologiska poäng som är starkt korrelerade (Pearson korrelation 0,9) med mark-sanning ideologi betyg. Slutligen visar vi nyttan av vår modell i verkliga scenarier, genom att illustrera hur den lärda ideologin latent utrymme kan användas för att utveckla undersökande och interaktiva gränssnitt som kan hjälpa användare att sprida sin informationsfilterbubbla.
Till exempel Lahoti et al. REF förlitar sig på icke-Negativ Matrix Factorization metoder för att lära sig en liberal-konservativ ideologi utrymme på Twitter.
Joint Non-negative Matrix Factorization for Learning Ideological Leaning on Twitter
{'venue': "WSDM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}