Att förstå karaktären och dynamiken hos motstridiga åsikter är en djupgående och utmanande fråga. I detta dokument tar vi upp flera aspekter av problemet genom en studie av mer än 3000 Amazon kundrecensioner av den kontroversiella bestsellern Da Vinci-koden, inklusive 1 738 positiva och 918 negativa recensioner. Studien motiveras av kritiska frågor som: Vilka är skillnaderna mellan positiva och negativa utvärderingar? Vad är ursprunget till en viss åsikt? Hur förändras dessa uppfattningar med tiden? I vilken utsträckning kan olika egenskaper identifieras från ostrukturerad text? Hur exakt kan dessa egenskaper förutsäga kategorin av en översyn? Vi analyserar först terminologivariationer i dessa recensioner i termer av syntaktiska, semantiska och statistiska föreningar identifierade av TermWatch och använda termen variationsmönster för att skildra underliggande ämnen. Vi väljer sedan de mest prediktiva termerna baserat på logsannolikhetstester och visar att denna lilla uppsättning termer klassificerar över 70% av de motstridiga omdömena korrekt. Denna funktionsvalsprocess minskar dimensionaliteten i funktionsutrymmet från mer än 20 000 dimensioner till ett par hundra. Vi använder automatiskt genererade beslut träd för att underlätta förståelsen av motstridiga åsikter i termer av dessa mycket prediktiva termer. Denna studie använder också ett antal visualiserings- och modelleringsverktyg för att identifiera inte bara vad positiva och negativa recensioner har gemensamt, utan också de skiljer sig åt och utvecklas över tiden.
REF genererade flera visualiseringar (såsom beslut träd och term variation nätverk) för att möjliggöra analys av motstridiga åsikter.
Visual Analysis of Conflicting Opinions
{'venue': '2006 IEEE Symposium On Visual Analytics Science And Technology', 'journal': '2006 IEEE Symposium On Visual Analytics Science And Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}