Modeling Framing in Immigration Discourse on Social Media
Modeling Framing in Immigration Discourse on Social Media
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社交媒体上移民话语的建模框架
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
David Jurgens
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Julia Mendelsohn;Ceren Budak;David Jurgens
政治问题的框架可以影响政策和公众舆论。尽管公众在创造和传播框架方面发挥着关键作用，但人们对社交媒体上的普通人如何构建政治问题知之甚少。通过创建一个新的移民相关推文数据集，标记为政治传播理论的多种框架类型，我们开发了监督模型来检测框架。我们展示了用户的意识形态和区域如何影响框架的选择，以及如何影响受众的反应。我们发现，更常用的问题通用框架掩盖了重要的意识形态和区域模式，只有移民特定的框架显示。此外，面向人类兴趣，文化和政治的框架与更高的用户参与度相关。这种对复杂的社会和语言现象的大规模分析有助于NLP和社会科学研究。
The framing of political issues can influence policy and public opinion. Even though the public plays a key role in creating and spreading frames, little is known about how ordinary people on social media frame political issues. By creating a new dataset of immigration-related tweets labeled for multiple framing typologies from political communication theory, we develop supervised models to detect frames. We demonstrate how users’ ideology and region impact framing choices, and how a message’s framing influences audience responses. We find that the more commonly-used issue-generic frames obscure important ideological and regional patterns that are only revealed by immigration-specific frames. Furthermore, frames oriented towards human interests, culture, and politics are associated with higher user engagement. This large-scale analysis of a complex social and linguistic phenomenon contributes to both NLP and social science research.
DOI：
10.18653/v1/k19-1047
发表时间：
2019-11
期刊：
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影响因子：
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作者：
Siyi Liu;Lei Guo;Kate K. Mays;Margrit Betke;D. Wijaya
通讯作者：
Siyi Liu;Lei Guo;Kate K. Mays;Margrit Betke;D. Wijaya
俄罗斯新闻的框架和议程设置：复杂政治策略的计算分析
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP
影响因子：
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作者：
Field, Anjalie;Kliger, Doron;Wintner, Shuly;Pan, Jennifer;Jurafsky, Dan;Tsvetkov, Yulia
通讯作者：
Tsvetkov, Yulia