이 연구는 소셜 미디어 데이터 분석에 토폴로지 데이터 분석(TDA) 기법, 특히 지속적 호몰로지를 활용하는 접근법을 제시한다. 2022년 브라질 선거 기간 동안 수집된 200만 건의 트윗 데이터베이스를 분석하는 과정에서 세 가지 유형의 지속적 호몰로지가 반복적으로 나타났다: 핵심, 양극, 다극 성좌. 이러한 지속적 호몰로지 유형은 정치적 개인주의와 정치적 양극화 과정을 나타내는 것으로 확인되었다. 가우시안 밀도 함수를 활용하여 각 범주의 특징적인 토폴로지적 특성을 수학적으로 특성화하였다. 이를 통해 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 수집된 데이터에서 이러한 구조를 식별할 수 있는 일반화된 틀을 제공한다. 이 방법론은 네트워크 분석을 확장하여 리트윗 패턴에 내재된 네트워크의 형태를 심층적으로 탐구함으로써 디지털 상호작용에 대한 이해를 높인다.
In eine andere Sprache
aus dem Quellinhalt
arxiv.org
Wichtige Erkenntnisse aus
by Isabela Roch... um arxiv.org 05-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.19257.pdfTiefere Fragen