从记者的Twitter关注看他们稿件的党派倾向？

这篇论文属于社会计算方向，一般会用到社交媒体数据做研究，分析方法一般会用到文本分析。这篇文章文本数据处理感觉还是挺技术的，可以借鉴一下

• 构建词典-使用词频比构建党派倾向(共和or民主)词典
• 用户评价矩阵- 使用记者-国会议员关注矩阵识别记者社交媒体账号的意识形态倾向
  文末有视频观看地址

左倾右倾

文献综述

论文中没有使用lda主题模型，而是使用的比较简单好懂的词典法做的意识形态的主题划分。

研究数据
图片

研究方法

使用记者-国会议员关注矩阵识别记者社交媒体账号的意识形态倾向。这里我也不懂GAM，但感觉这里我们可以通过奇异值分解得到每个记者的特征向量，如果不同GAM，可以通过聚类，簇数为2，应该可以大致划分出左倾记者和右倾记者。

1. 公式中的两个log相减，实际上是两个分数的相比。

2. S(t)得分大于0，意味着左侧的分数比右侧分数大。

3. 左侧是共和党，右侧是民主党

4. 如果S(t)得分大于0，则表示这个词共和党用的更多，可以看做共和党特征词。反之，民主党用词

1. s(j)公式与上一个公式一样，都是做的比值运算。

2. 如果s(j)大于0，则右倾(共和党); 反之，则左倾(民主党党)

研究结果

讨论

总结