lnu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
StanceXplore: Visualization for the Interactive Exploration of Stance in Social Media
Linnéuniversitetet, Fakulteten för teknik (FTK), Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM), Institutionen för datavetenskap (DV). (ISOVIS)ORCID-id: 0000-0002-2901-935X
Linnéuniversitetet, Fakulteten för teknik (FTK), Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM), Institutionen för datavetenskap (DV). Lund University. (ISOVIS)ORCID-id: 0000-0002-8998-3618
Linnéuniversitetet, Fakulteten för teknik (FTK), Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM), Institutionen för datavetenskap (DV). (ISOVIS)ORCID-id: 0000-0002-1907-7820
Lund University.ORCID-id: 0000-0002-7240-9003
Visa övriga samt affilieringar
2017 (Engelska)Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

The use of interactive visualization techniques in Digital Humanities research can be a useful addition when traditional automated machine learning techniques face difficulties, as is often the case with the exploration of large volumes of dynamic—and in many cases, noisy and conflicting—textual data from social media. Recently, the field of stance analysis has been moving from a predominantly binary approach—either pro or con—to a multifaceted one, where each unit of text may be classified as one (or more) of multiple possible stance categories. This change adds more layers of complexity to an already hard problem, but also opens up new opportunities for obtaining richer and more relevant results from the analysis of stancetaking in social media. In this paper we propose StanceXplore, a new visualization for the interactive exploration of stance in social media. Our goal is to offer DH researchers the chance to explore stance-classified text corpora from different perspectives at the same time, using coordinated multiple views including user-defined topics, content similarity and dissimilarity, and geographical and temporal distribution. As a case study, we explore the activity of Twitter users in Sweden, analyzing their behavior in terms of topics discussed and the stances taken. Each textual unit (tweet) is labeled with one of eleven stance categories from a cognitive-functional stance framework based on recent work. We illustrate how StanceXplore can be used effectively to investigate multidimensional patterns and trends in stance-taking related to cultural events, their geographical distribution, and the confidence of the stance classifier. 

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2017.
Nyckelord [en]
Stance Visualization, Sentiment Analysis, Digital Humanities, Visual Analytics, Social Media Text
Nationell ämneskategori
Människa-datorinteraktion (interaktionsdesign) Datavetenskap (datalogi) Språkteknologi (språkvetenskaplig databehandling)
Forskningsämne
Datavetenskap, Informations- och programvisualisering
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:lnu:diva-67320OAI: oai:DiVA.org:lnu-67320DiVA, id: diva2:1134669
Konferens
2nd Workshop on Visualization for the Digital Humanities (VIS4DH '17) at IEEE VIS '17, October 2017, Phoenix, Arizona, USA
Projekt
StaViCTADISA-DH
Forskningsfinansiär
Vetenskapsrådet, 2012-5659Tillgänglig från: 2017-08-21 Skapad: 2017-08-21 Senast uppdaterad: 2019-04-08Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Full text

Personposter BETA

Martins, Rafael MessiasSimaki, VasilikiKucher, KostiantynKerren, Andreas

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Martins, Rafael MessiasSimaki, VasilikiKucher, KostiantynParadis, CaritaKerren, Andreas
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap (DV)
Människa-datorinteraktion (interaktionsdesign)Datavetenskap (datalogi)Språkteknologi (språkvetenskaplig databehandling)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 606 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf