Detecting pivotal points in social conflicts via topic modeling of twitter content

Результат исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

4 Цитирования (Scopus)

Аннотация

The linkages between intensity and topicality of online discussions, on one hand, and those of offline on-street political activity, on the other hand, have recently become a subject of studies around the world. But the results of quantitative assessment of causal relations between onsite and online activities of citizens are contradictory. In our research, we use conflicts with violent trig-gers and the subsequent lines of events that include street rallies, political manifestations, and/or peaceful mourning, as well as public political talk, to trace the pivotal points in the conflict via measuring Twitter content. We show that in some cases Granger test does not work well, like in the case of Cologne mass harassment, for detecting the causality between online and onsite activities. In order to suggest a way to qualitatively assess the linkages between online and offline activities of users, we deploy topic modeling and further qualitative assessment of the changes in the topicality to link the topic saliency to the time of offline events. We detect several periods with varying topicality and link them to what was going on in the offline conflict.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииInternet Science - INSCI 2018 International Workshops
Подзаголовок основной публикацииConference proceedings
РедакторыS. S. Bodrunova, et al.
ИздательSpringer Nature
Страницы61-71
ISBN (печатное издание)9783030177041
DOI
СостояниеОпубликовано - 2019
Событие5th International Conference on Internet Science, INSCI 2018: Internet in World Regions: Digital Freedoms and Citizen Empowerment - СПбГУ, Институт "Высшая школа журналистики и массовых коммуникаций", St. Petersburg, Российская Федерация
Продолжительность: 24 окт 201826 окт 2018
Номер конференции: 5th
http://insci2018.org/
http://insci2018.org

Серия публикаций

НазваниеLecture Notes in Computer Science
Том11551
ISSN (печатное издание)0302-9743
ISSN (электронное издание)1611-3349

конференция

конференция5th International Conference on Internet Science, INSCI 2018
Сокращенный заголовок INSCI 2018
СтранаРоссийская Федерация
ГородSt. Petersburg
Период24/10/1826/10/18
Адрес в сети Интернет

Предметные области Scopus

  • Теоретические компьютерные науки
  • Компьютерные науки (все)

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Detecting pivotal points in social conflicts via topic modeling of twitter content». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать