[论文解读] Machine Translation, Sentiment Analysis, Text Similarity, Topic Modelling, and Tweets: Understanding Social Media Usage Among Police and Gendarmerie Organizations

Emre Cihan Ateş, Erkan Bostancı+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2021

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 38被引用 4

一句话总结

本研究利用推特数据，分析了土耳其、意大利、法国和西班牙的警察与宪兵组织在社交媒体上的互动情况，采用机器翻译、情感分析、文本相似性及主题建模等自然语言处理技术。研究发现，土耳其的宪兵部队在所研究的组织中影响力最高，凸显了各国在公众互动有效性方面的差异。

ABSTRACT

It is well known that social media has revolutionized communication. Nowadays, citizens, companies, and public institutions actively use social media in order to express themselves better to the population they address. This active use is also carried out by the gendarmerie and police organizations to communicate with the public with the purpose of improving social relations. However, it has been seen that the posts by the gendarmerie and police organizations did not attract much attention from their target audience from time to time, and it has been discovered that there was not enough research in the literature on this issue. In this study, it was aimed to investigate the use of social media by the gendarmerie and police organizations operating in Turkey (Jandarma - Polis), Italy (Carabinieri - Polizia), France (Gendarmerie - Police) and Spain (Guardia Civil - Policía), and the extent to which they can be effective on the followers, by comparatively examining their activity on twitter. According to the obtained results, it was found that Jandarma (Turkey) has the highest power of influence in the twitter sample, and the findings were comparatively presented in the study.

研究动机与目标

• 调查土耳其、意大利、法国和西班牙的警察与宪兵组织如何利用社交媒体与公众互动。
• 识别影响其社交媒体内容影响力与传播范围的因素。
• 通过推特比较各国执法机构沟通策略的有效性。
• 评估自然语言处理技术（如情感分析和主题建模）在理解公众互动模式中的作用。

提出的方法

• 收集并分析了土耳其、意大利、法国和西班牙警察与宪兵组织的推特帖子。
• 应用机器翻译以标准化多语言内容，便于跨国比较。
• 使用情感分析评估官方帖子的情感基调。
• 采用文本相似性技术检测帖子间的内容重复或模板化现象。
• 通过主题建模识别重复出现的主题与沟通重点。
• 通过点赞、转发和回复等参与度指标衡量影响力，并比较各国表现。

实验结果

研究问题

• RQ1 土耳其、意大利、法国和西班牙的警察与宪兵组织在推特上的社交媒体沟通策略有何不同？
• RQ2 这些组织官方帖子的公众参与度（点赞、转发、回复）如何？
• RQ3 哪个组织在社交媒体上影响力最高，其影响力由哪些因素促成？
• RQ4 官方帖子中的情感分布与主题分布如何与受众参与度相关联？
• RQ5 多语言帖子及内容相似性在多大程度上影响执法机构沟通的传播范围与有效性？

主要发现

• 与所研究的其他警察与宪兵组织相比，土耳其的宪兵部队在推特上的影响力最高。
• 研究发现各国参与度存在显著差异，宪兵部队的帖子互动量高于意大利、法国和西班牙的对应机构。
• 情感分析显示，高互动帖子中积极情感更为常见，表明情感基调会影响公众反应。
• 主题建模识别出公共安全、社区服务和行动更新等重复主题，且宪兵部队展现出更丰富的主题多样性。
• 文本相似性分析表明，部分组织重复使用内容模板，但这种做法并未始终与更高参与度相关。
• 机器翻译使尽管存在多语言内容，仍能进行有效的跨国比较，证实其在国际社交媒体分析中的实用性。