Detection Of Topic-Based Opinion Leaders in Microblogging Environments

Detection Of Topic-Based Opinion Leaders in Microblogging Environments

Advisor: 

Arzucan Ozgur

Assigned to: 

Gozde Kaymaz

Type: 

Year: 

2013

Status: 

Summary:

Recently, the world has become a huge virtual and social environment where people spend a great deal of time expressing their thoughts, feelings and opinions. This virtual socialization seems to bring us to a new era where valuable virtual information is being accumulated. Social networking applications, especially microblogging sites, are the leading actors of this data accumulation. Their free format characteristics lead different kinds of opinions to emerge, interact and broadcast rapidly. In this perspective, detecting opinion leaders, that is people whose opinions are followed, accepted, or taken into consideration, has become crucial in various domains such as marketing, advertisement, and politics. In this research, we focused on identifying topic-specific opinion leaders in Twitter. We extracted four different relationship types, namely retweet, mention, reply, and follow, between Twitter users who were interested in specific topics. Then we formed weighted and directed topic-based social graphs by combining these relationships to compute the edge weights. In order to detect opinion leaders, we applied social network analysis methods including PageRank, betweenness and closeness centrality metrics. We used sentiment analysis methods to evaluate the detected opinion leader candidates. The overall topic-based sentiment and opinion change of the community guided us whether the candidates are the real influencers in a predefined topic or not.

Özet:

Son yıllarda dünya, insanların vakitlerinin büyük bir bölümünü duygularını, düşüncelerini, ve fikirlerini ifade ederek geçirdikleri sanal ve sosyal bir çevre haline geldi. Bu sanal sosyalleşme, bizleri değerli sanal bilgilerin toplandığı bir çağa taşıyor gibi gözüküyor. Sosyal ağ uygulamaları, özellikle mikroblog siteleri, bu bilgi birikiminde başrol oynuyorlar. Bu sitelerin özgür formatta bilgi paylaşımına olanak sağlayan karakteristik özellikleri, çok çeşitli fikirlerin hızlıca ortaya çıkmasını, etkileşmesini, ve yayılmasını sağlıyor. Bu bağlamda, fikirleri takip edilen, kabul edilen ve dikkate alınan fikir öncülerinin tespit edilmesi, pazarlama, reklam, politika gibi çok çeşitli alanlarda kritik bir öneme sahip olmaya başladı. Bu çalışmamızda, Twitter sosyal ağındaki konu tabanlı fikir öncülerinin belirlenmesine odaklandık. Daha önceden belirlenmiş konular üzerinde ilgisi olan Twitter kullanıcıları arasındaki dört farklı ilişki tipini çıkararak, düğümleri bu Twitter kullanıcıları olan sosyal ağlar oluşturduk. Bu sosyal ağlardaki her bir kenarın ağırlığını, bu ilişki tiplerini belirli kurallar ile birleştirerek hesapladık. Sonrasında ise, oluşturduğumuz bu sosyal ağlara, PageRank gibi çeşitli merkezilik metriklerini içeren sosyal ağ analizi yöntemlerini uygulayarak fikir öncülerini tespit etmeye çalıştık. Son olarak, tespit ettiğimiz fikir öncüsü adaylarını değerlendirebilmek için ise duygu analizi yöntemlerini kullandık. Topluluğun konu tabanlı genel duygu durumu ve o konulardaki fikir değişimi, bulunan fikir öncüsü adaylarının belirlenmiş konuda gerçekten öncü olup olmadığını tespit etmemizde bize yol gösterdi.

Contact us

Department of Computer Engineering, Boğaziçi University,
34342 Bebek, Istanbul, Turkey

  • Phone: +90 212 359 45 23/24
  • Fax: +90 212 2872461
 

Connect with us

We're on Social Networks. Follow us & get in touch.