Analysis of Climate Campaigns on Social Media using Bayesian Model Averaging

要約

気候変動は私たちの時代を決定付ける問題であり、私たちは今、決定的な瞬間にいる。さまざまな利益団体、社会運動組織、そして個人が、ソーシャルメディア上でこの問題に対する集団的行動に取り組んでいる。さらに、ソーシャルメディア上の問題提唱キャンペーンは、進行中の社会的懸念、特にエネルギー産業が直面する懸念に対応してしばしば発生する。本稿の目的は、これらの業界、その擁護団体、気候変動擁護団体が、気候変動に関する物語に影響を与えるためにソーシャルメディアをどのように利用しているかを分析することである。この研究では、Facebook上の気候変動広告のスタンスを特定するために、メッセージングテーマと組み合わせた最小教師付きモデルスープ[57]アプローチを提案する。最後に、オピニオンマイニングと気候変動スタンスの自動検出に関する今後の研究のために、スタンスデータセット、モデル、気候変動キャンペーンに関連するテーマセットを公開する。

要約(オリジナル)

Climate change is the defining issue of our time, and we are at a defining moment. Various interest groups, social movement organizations, and individuals engage in collective action on this issue on social media. In addition, issue advocacy campaigns on social media often arise in response to ongoing societal concerns, especially those faced by energy industries. Our goal in this paper is to analyze how those industries, their advocacy group, and climate advocacy group use social media to influence the narrative on climate change. In this work, we propose a minimally supervised model soup [57] approach combined with messaging themes to identify the stances of climate ads on Facebook. Finally, we release our stance dataset, model, and set of themes related to climate campaigns for future work on opinion mining and the automatic detection of climate change stances.

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