大型活动期间社交媒体话语凝聚力的时间分析

Anais do XII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2023) Pub Date : 2023-08-06 DOI:10.5753/brasnam.2023.230614

J. Gonçalves, Jonice Oliveira, Fábio Porto, T. França

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引用次数: 2

摘要

社交媒体上出现了大量与COVID-19等事件相关的出版物。不同的出版物和子事件被处理，使话语可能对齐，也可能不对齐，导致出版物之间的文本凝聚力或多或少。本文提出了一种分析文本内聚性及其随时间变化的通用方法。该方法在已知内聚力水平的合成基础上进行评估，随后应用于大流行期间发布的推文基础。有了这些结果，就有可能了解葡萄牙语关于COVID-19的推文中凝聚力随时间的演变。

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Análise Temporal de Coesão de Discurso em Mídia Social Durante Grandes Eventos

Uma grande quantidade de publicações ocorre nas mídias sociais relacionadas a eventos como a COVID-19. Diferentes publicações e subeventos são tratados, fazendo com que o discurso possa ou não estar alinhado, levando a uma maior ou menor coesão textual entre as publicações. Neste trabalho, é apresentado o método VERSATILE para análise de coesão textual e sua variação ao longo do tempo. O método foi avaliado com bases sintéticas construídas com níveis de coesão conhecidos, e posteriormente aplicada a uma base de tuítes publicados durante a pandemia. Com os resultados, foi possível compreender a evolução da coesão ao longo do tempo em tuítes em português sobre a COVID-19.

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Anais do XII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2023)

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