Webben har utvecklats till en dominerande plattform där alla har möjlighet att uttrycka sina åsikter, att interagera med andra användare och att diskutera nya händelser som händer runt om i världen. Å ena sidan har detta möjliggjort närvaron av olika synpunkter och åsikter om ett – vanligtvis kontroversiellt – ämne (som Brexit), men samtidigt har det lett till fenomen som mediefördomar, ekokammare och filterbubblor, där användare utsätts för endast en synpunkt på samma ämne. Därför finns det ett behov av metoder som kan upptäcka och förklara de olika ståndpunkterna. I detta dokument föreslår vi en grafpartitioning metod som utnyttjar sociala interaktioner för att möjliggöra upptäckt av olika samhällen (representerar olika synpunkter) diskuterar om ett kontroversiellt ämne i ett socialt nätverk som Twitter. För att förklara de upptäckta synpunkterna beskriver vi en metod, Iterative Rank Difference (IRD), som gör det möjligt att upptäcka beskrivande termer som kännetecknar de olika synpunkterna samt att förstå hur en specifik term är relaterad till en synpunkt (genom att upptäcka andra relaterade beskrivande termer). Resultaten av en experimentell utvärdering visade att vårt tillvägagångssätt överträffar toppmoderna metoder för att upptäcka synpunkter, medan en kvalitativ analys av den föreslagna IRD-metoden på tre olika kontroversiella ämnen visade att IRD ger omfattande och djupa representationer av de olika ståndpunkterna.
2 Problemet med att identifiera olika perspektiv eller synpunkter på ett ämne behandlas genom att föreslå en graf partitionering metod som utnyttjar närvaron av sociala interaktioner för att identifiera synpunkter REF.
Viewpoint Discovery and Understanding in Social Networks
{'venue': "WebSci '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}