يمكن أن تؤثر تأطير القضايا السياسية على السياسة والرأي العام.على الرغم من أن الجمهور يلعب دورا رئيسيا في إنشاء وإلقاء الإطارات، إلا أن القليل يعرف عن كيفية القضايا السياسية للأشخاص العاديين في إطار وسائل الإعلام الاجتماعية.من خلال إنشاء مجموعة بيانات جديدة من تغريدات التغريدات المتعلقة بالهجرة المسمى لنصائح تأطير متعددة من نظرية الاتصال السياسية، نقوم بتطوير النماذج الخاضعة للإشراف للكشف عن الإطارات.نوضح كيف تؤثر أيديولوجية المستخدمين وتأثير اختيارات التأطير، وكيف تؤثر تأطير الرسائل على استجابات الجمهور.نجد أن إطارات العدد الأكثر شيوعا المستخدمة الإطارات الإيديولوجية والإقليمية المهمة التي يتم الكشف عنها إلا عن طريق الإطارات الخاصة بالهجرة.علاوة على ذلك، ترتبط الإطارات الموجهة نحو المصالح الإنسانية والثقافة والسياسة بمشاركة المستخدم الأعلى.هذا التحليل الواسع النطاق لظاهرة اجتماعية وملغوية معقدة يسهم في كل من البحوث المركزية والعلوم الاجتماعية.
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.
References used
https://aclanthology.org/
The speech act of complaining is used by humans to communicate a negative mismatch between reality and expectations as a reaction to an unfavorable situation. Linguistic theory of pragmatics categorizes complaints into various severity levels based o
Online social media platforms increasingly rely on Natural Language Processing (NLP) techniques to detect abusive content at scale in order to mitigate the harms it causes to their users. However, these techniques suffer from various sampling and ass
Mainstream research on hate speech focused so far predominantly on the task of classifying mainly social media posts with respect to predefined typologies of rather coarse-grained hate speech categories. This may be sufficient if the goal is to detec
Hate speech and profanity detection suffer from data sparsity, especially for languages other than English, due to the subjective nature of the tasks and the resulting annotation incompatibility of existing corpora. In this study, we identify profane
Nowadays, there are a lot of advertisements hiding as normal posts or experience sharing in social media. There is little research of advertorial detection on Mandarin Chinese texts. This paper thus aimed to focus on hidden advertorial detection of o