Med fler och fler människor fritt uttrycka åsikter och aktivt interagera med varandra i diskussionstrådar, online forum blir en guldgruva med rik information om människors åsikter och sociala beteenden. I detta dokument studerar vi ett intressant nytt problem med att automatiskt upptäcka motsatta diskussionsnätverk för användare från forumdiskussioner, som är undergrupper av användare som är starkt emot varandra i något ämne. Mot detta mål föreslår vi att vi använder signaler från både textinnehåll (t.ex. vem som säger vad) och sociala interaktioner (t.ex. vem som talar med vem) som båda finns i överflöd i online forum. Vi utformar också en optimeringsformulering för att kombinera alla signaler på ett oövervakat sätt. Vi skapade en datauppsättning genom att manuellt annotera forumdata om fem kontroversiella ämnen och våra experimentella resultat visar att den föreslagna optimeringsmetoden överträffar flera baslinjer och befintliga metoder, vilket visar kraften i att kombinera både textanalys och social nätverksanalys vid analys och skapande av motsatta opinionsnätverk.
Ref studerade både textinnehåll och sociala interaktioner för att hitta motsatta nätverk från online forum.
Unsupervised discovery of opposing opinion networks from forum discussions
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}