I detta dokument undersöks hur samspelet mellan sociala nätverk på nätet påverkar framtida attityder. Vi fokuserar specifikt på hur en persons onlineinnehåll och nätverksdynamik kan användas för att förutsäga framtida attityder och ställningstaganden i efterdyningarna av en större händelse. I denna studie fokuserar vi på inställningen hos amerikanska Twitter-användare till islam och muslimer efter de tragiska terroristattackerna i Paris den 13 november 2015. Vi analyserar kvantitativt 44K användares nätverksinteraktioner och historiska tweets för att förutsäga deras attityder. Vi ger en beskrivning av de kvantitativa resultaten baserat på innehållet (hashtags) och nätverksinteraktion (retweets, svar, och nämner). Vi analyserar två typer av data: (1) vi använder post-event tweets för att lära användare' angivna ställningstaganden mot Muslimer baserat på provtagningsmetoder och crowd-sourced annotations; och (2) vi använder pre-event interaktion på Twitter för att bygga en classifier för att förutsäga post-event ställningstaganden. Vi fann att pre-event nätverksinteraktioner kan förutsäga någons attityder till Muslimer med 82% makro F-mått, även i avsaknad av tidigare omnämnanden av Islam, Muslimer, eller relaterade termer.
Som exempel kan nämnas Magdy et al. REF försökte förutsäga attityderna hos amerikanska Twitter-användare mot islam och muslimer efter de tragiska terroristattackerna i Paris den 13 november 2015.
#ISISisNotIslam or #DeportAllMuslims?: predicting unspoken views
{'venue': "WebSci '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Sociology', 'Computer Science']}