Decoding Climate Disagreement: A Graph Neural Network-Based Approach to Understanding Social Media Dynamics

要約

この研究では、ClimateSent-GAT モデルを導入します。これは、グラフ アテンション ネットワーク (GAT) と自然言語処理の技術を統合し、Reddit のコメントと返信のペア内の意見の不一致を正確に特定して予測する革新的な手法です。
私たちのモデルは、意見の相違を、同意、反対、中立の 3 つのカテゴリに分類します。
Reddit のコメントと返信のペアに固有のグラフ構造を活用したこのモデルは、複雑なインタラクション パターンと感情のダイナミクスを捉えることで、既存のベンチマークを大幅に上回ります。
この研究は、グラフベースの NLP 手法を進歩させ、気候科学コミュニケーションにおける政策立案者や教育者に実用的な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

This work introduces the ClimateSent-GAT Model, an innovative method that integrates Graph Attention Networks (GATs) with techniques from natural language processing to accurately identify and predict disagreements within Reddit comment-reply pairs. Our model classifies disagreements into three categories: agree, disagree, and neutral. Leveraging the inherent graph structure of Reddit comment-reply pairs, the model significantly outperforms existing benchmarks by capturing complex interaction patterns and sentiment dynamics. This research advances graph-based NLP methodologies and provides actionable insights for policymakers and educators in climate science communication.

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