A Computational Analysis of Polarization on Indian and Pakistani Social Media
A Computational Analysis of Polarization on Indian and Pakistani Social Media
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印度和巴基斯坦社交媒体极化的计算分析
DOI：
10.1007/978-3-030-60975-7_27
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Kathleen M. Carley
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Aman Tyagi;Anjalie Field;P. Lathwal;Yulia Tsvetkov;Kathleen M. Carley
2019年2月14日至3月4日期间，克什米尔普尔瓦马发生恐怖袭击，随后发生报复性空袭，导致印度和巴基斯坦这两个拥有核武器的国家之间的紧张局势加剧。在这项工作中，我们研究了这些事件期间Twitter上的两极分化信息，特别关注印度和巴基斯坦政治家的立场。我们使用一种标签传播技术，专注于标签共现，以找到两极分化的推文和用户。我们的分析显示，印度执政党（BJP）的政客比其他政党的政客更多地使用两极分化的标签，并呼吁冲突升级。我们的工作首次分析了印度和巴基斯坦之间不断升级的紧张局势是如何在Twitter上表现出来的，并为研究两极分化的信息提供了一个框架。
Between February 14, 2019 and March 4, 2019, a terrorist attack in Pulwama, Kashmir followed by retaliatory airstrikes led to rising tensions between India and Pakistan, two nuclear-armed countries. In this work, we examine polarizing messaging on Twitter during these events, particularly focusing on the positions of Indian and Pakistani politicians. We use a label propagation technique focused on hashtag co-occurrences to find polarizing tweets and users. Our analysis reveals that politicians in the ruling political party in India (BJP) used polarized hashtags and called for escalation of conflict more so than politicians from other parties. Our work offers the first analysis of how escalating tensions between India and Pakistan manifest on Twitter and provides a framework for studying polarizing messages.
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