Abstrakt. Sociala nätverk har vuxit exponentiellt i användning och påverkan på samhället som helhet. Särskilt mikrobloggande plattformar som t.ex. Twitter har blivit viktiga verktyg för att bedöma den allmänna opinionen i olika frågor. Nyligen har vissa metoder för att bedöma Twitter-meddelanden utvecklats, identifiera känslor förknippade med relevanta sökord eller hashtaggar. Sådana metoder har dock en viktig begränsning, eftersom de inte tar hänsyn till motsägelsefull och potentiellt inkonsekvent information som kan komma från relevanta budskap. Vi hävdar att den information som görs tillgänglig på Twitter kan vara användbar för att extrahera en viss version av argument (kallas "yttranden" i vår formalisering) som framträder nedifrån och upp från den sociala interaktionen i samband med sådana meddelanden. I detta dokument presenterar vi ett nytt ramverk som gör det möjligt att minera åsikter från Twitter baserat på gradvis genererade frågor. Som ett resultat av detta kommer vi att kunna få ett "yttrandeträd", rotat i den första ursprungliga frågan. Utpräglade, motstridiga element i ett opinionsträd leder till så kallade "konfliktträd", som liknar dialektiska träd som de som traditionellt används för vanhedrande argumentation.
Författarna till REF föreslår att AAF utvidgas till att omfatta minyttranden från Twitter.
Integrating argumentation and sentiment analysis for mining opinions from Twitter
{'venue': 'AI Commun.', 'journal': 'AI Commun.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}