En el panorama digital, los rumores triviales pueden provocar importantes reacciones en línea.La predicción precisa de la opinión pública es importante para la gestión de crisis, la mitigación de la información errónea y el fomento de la confianza pública.Sin embargo, los métodos existentes a menudo no logran investigar a fondo múltiples factores informativos y sus interacciones oportunas, lo que limita su eficacia en el análisis de la opinión pública.

Para abordar esta brecha, un equipo de investigación dirigido por Mintao Sun publicó sunueva investigaciónel 15 de agosto de 2024 enFronteras de la informática.El equipo propuso un marco novedoso, MIPOTracker, diseñado para predeciropinión públicacrisis mediante el seguimiento de múltiples factores de información.

Este estudio propone un novedoso marco de predicción de crisis de opinión pública multiinformativo, MIPOTracker.Utiliza la asignación latente de Dirichlet (LDA) y un modelo de lenguaje basado en Transformer para analizar el grado de agregación de temas (TAD) y la proporción de emociones negativas (NEP) en la opinión pública.

El modelo de crisis de opinión pública MIPOTracker se forma integrando TAD y NEP con el calor de discusión (H) en un modelo de series de tiempo.Se introduce un mecanismo de activación externo para mejorarlo controlando la influencia de factores extraños.

Este estudio introdujo el modelo MIPOTracker para predecir crisis de opinión pública.Incluye de forma innovadora múltiples piezas de información como temas, emociones y popularidad, mejorando lamodeloRepresentación de acontecimientos de opinión pública.Los resultados del experimento confirman que los factores multiinformativos influyen significativamente en el desarrollo de la opinión pública.

Predecir las tendencias de la opinión pública es complejo e involucra factores como tipos de eventos, que los investigadores pretenden explorar en futuras investigaciones.

Más información:Mingtao Sun et al, Un marco integral para predecir la opinión pública mediante el seguimiento de dinámicas multiinformativas,Fronteras de la informática(2024).DOI: 10.1007/s11704-024-3873-y

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