En blandning av positiva (vänliga) och negativa (antagonistiska) relationer finns bland användarna i de flesta sociala medietillämpningar. Många sådana program tillåter dock inte användare att uttryckligen uttrycka polariteten i sina interaktioner. Som ett resultat har de flesta forskning antingen ignorerat negativa länkar eller begränsats till de få områden där sådana relationer uttryckligen uttrycks (t.ex. Epinions förtroende/misstro). Vi studerar text som utbyts mellan användare i online-gemenskaper. Vi finner att polariteten i länkarna mellan användare kan förutsägas med hög noggrannhet med tanke på den text de utbyter. Detta gör att vi kan bygga en signerad nätverksrepresentation av diskussioner; där varje kant har ett tecken: positivt för att beteckna en vänskaplig relation, eller negativt för att beteckna en antagonistisk relation. Vi kopplar också vår analys till samhällspsykologiska teorier om balans. Vi visar att de automatiskt förutsagda nätverken överensstämmer med dessa teorier. Inspirerade av detta presenterar vi en teknik för att identifiera undergrupper i diskussioner genom att dela upp sjungna nätverk som representerar dem.
REF föreslog att man skulle förutsäga polariteten i samspelet mellan användarna på grundval av deras textutbyten.
Detecting Subgroups in Online Discussions by Modeling Positive and Negative Relations among Participants
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}