[论文解读] Empirical Study on Detecting Controversy in Social Media

Azadeh Nematzadeh, Grace Bang+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 25, 2019

Complex Network Analysis Techniques参考文献 5被引用 8

一句话总结

本文提出了一套数据驱动的系统，利用推特数据检测社交媒体中的争议性事件，通过5W要素（谁、什么、何时、何地、为何）和情感极性对推文进行聚类，并通过可信新闻链接验证事件。研究显示，此类事件——如2018年星巴克费城逮捕事件——可能引发显著的市场波动，星巴克股价在重大公共关系危机后下跌1.7%（低于均值2个标准差）。

ABSTRACT

Companies and financial investors are paying increasing attention to social consciousness in developing their corporate strategies and making investment decisions to support a sustainable economy for the future. Public discussion on incidents and events -- controversies -- of companies can provide valuable insights on how well the company operates with regards to social consciousness and indicate the company's overall operational capability. However, there are challenges in evaluating the degree of a company's social consciousness and environmental sustainability due to the lack of systematic data. We introduce a system that utilizes Twitter data to detect and monitor controversial events and show their impact on market volatility. In our study, controversial events are identified from clustered tweets that share the same 5W terms and sentiment polarities of these clusters. Credible news links inside the event tweets are used to validate the truth of the event. A case study on the Starbucks Philadelphia arrests shows that this method can provide the desired functionality.

研究动机与目标

• 为解决企业社会责任与环境可持续性方面缺乏系统性、集中化数据的问题。
• 开发一种实时系统，利用社交媒体检测影响企业的可信且具有新闻价值的争议性事件。
• 将推特上检测到的争议性事件与可衡量的股票市场表现影响关联起来。
• 通过另类数据源，为投资者提供有关社会意识和ESG风险的及时洞察。

提出的方法

• 利用命名实体和动词提取推文向量，以在向量空间中表示内容。
• 基于共享的5W要素（谁、什么、何时、何地、为何）和情感极性，将相似推文聚类为事件群组。
• 通过检查推文中的URL是否源自可信新闻来源，验证事件的可信度。
• 通过推文数量的突发性与情感极性变化，衡量争议强度。
• 利用时间聚类检测事件的出现并追踪其随时间的演变。
• 将检测到的事件与历史股价变动相关联，以评估其财务影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 社交媒体数据，特别是推特，能否有效用于检测涉及企业的可信且具有新闻价值的争议性事件？
• RQ2 情感极性变化与推文数量的突发性如何与社交媒体上争议性事件的出现相关联？
• RQ3 检测到的争议性事件在多大程度上可与公司股价的可衡量变化相关联？
• RQ4 通过新闻链接验证的事件可信度，在多大程度上提升了争议检测的可靠性？

主要发现

• 该系统在2018年4月13日事件发生仅一天后，成功检测到费城星巴克逮捕事件的争议。
• 推文数量多次显著高于事件前水平，关键词如“黑人男性”、“费城”和“首席执行官”表明了核心事件。
• 事件后情感极性从中性转为强烈负面，证实了公众对争议的认知。
• 通过可信新闻链接验证了事件，确认了其可信度与新闻价值。
• 2018年4月20日，星巴克股价下跌1.7%，低于其52周均值两个标准差，表明市场影响显著。
• 案例研究展示了公共关系危机与股价表现恶化之间存在合理的因果关系。