I know your stance! analyzing Twitter user political stance on diverse perspectives

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The popularity of social network service users has increased in recent years, altering politicians’ interest level in social network services. Given this trend, social network services now play a central role in political communication channels, enabling them to express and share their opinions and news directly with citizens. Therefore, many researchers have attempted to investigate the political stance of social network service users and have proposed a user's political stance model utilizing this dataset. Understanding and detecting social network services and a user's political stance can play a significant role in marketing strategies and determining election winners. In light of this, the present study examined Twitter from diverse perspectives to analyze and detect a Twitter user's political stance. This study collected Twitter datasets and labeled a user’s stance using a clustering approach to determine whether a user was a Democrat or a Republican. After an exploratory analysis of users' tweet content: image and text, user network, and profile description, the tweet user stance detection model was proposed and tested. The results indicated notable differences between Democrats and Republicans from diverse perspectives on Twitter, with an accuracy of 85.35% compared with baseline models. The implications and limitations of this study were discussed based on the results.

국문 초록 (Abstract)

소셜 네트워크 서비스의 인기가 높아지면서 정치인들 또한 소셜 네트워크 서비스에 많은 관심을 갖게 되었다. 이러한 추세로, 소셜 네트워크 서비스는 정치적 소통 채널로서 중심적인 역할을 하고 있는데, 정치인들의 의견과 뉴스를 시민들과 직접 공유하고 소통할 수 있게 해주기 때문이다. 이로 인해 많은 연구자들이 소셜 네트워크 서비스 사용자의 정치적 입장을 조사하고 소셜 네트워크 서비스 데이터 세트로 사용자의 정치적 입장을 예측하는 모델을 제안하려고 시도한다. 소셜 네트워크 서비스를 이해하고 사용자의 정치적 성향을 파악하는 것은 선거 활동에 있어 마케팅 전략과 선거 승자를 결정하는데 중요한 역할을 할 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구는 트위터 사용자의 정치적 입장을 분석하고 탐지하기 위해 다양한 관점에서 트위터를 조사한다. 따라서 이 연구는 트위터 데이터 세트를 수집하고 사용자가 민주적 성향인지 보수적 성향 인지 클러스터링 기법을 통해 레이블링을 진행하였다. 이후, 사용자의 트윗 컨텐츠: 이미지 및 텍스트, 사용자 네트워크 및 프로필 설명에 대한 탐색적 분석을 수행한 후 트윗 사용자 정치성향 탐지 모델을 제안하고 테스트한다. 결과는 트위터에 대한 다양한 관점에서 민주당 지지자와 공화당 지지자 사이의 현저한 차이가 있음을 나타내며, 모델은 기준 모델과 비교하여 85.35%의 정확도로 가장 잘 수행되었다. 마지막으로, 결과에 따라 시사점과 한계점에 대해 논의한다.

목차 (Table of Contents)

• 1 Introduction 1
• 2 Related works 3
• 3 Study 1: exploratory analysis on Twitter from diverse perspective 7
• 3.1 Methodology 7
• 3.2 Exploratory analysis 11
• 3.3 Discussion 18
• 4 Study 2: user stance detection model 25
• 4.1 Methodology 25
• 4.2 Experiments settings 34
• 4.3 Results 37
• 4.4 Discussion 38
• 5 Conclusion and Future Studies 40
• References 43
• 초 록 49