Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Examining the Implications of Adding Sentiment Analysis when Clustering based on Party Affiliation through Twitter
KTH, School of Computer Science and Communication (CSC).
KTH, School of Computer Science and Communication (CSC).
2017 (English)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Undersökning av innebörden för tillförandet av attitydanalys till klustering baserat på partitillhörighet på Twitter (Swedish)
Abstract [en]

Political discussion is very common and a popular statistic for the politically interested are the surveys determining people’s party affiliation. Today they are done manually but it would be beneficial if there was an automated method which could produce the same or similar results. On the social network Twitter there are a lot of users discussing politics, all from political leaders and representatives to just regular people with an interest for the subject. Because of that and also for its convenience when it comes to collecting data, Twitter has been used before in previous work to cluster political users based on what they are discussing. What has not been done before which this thesis contributes is clustering with sentiment analysis. In other terms, trying to cluster people based on what they are discussing but also if their opinion is positive or negative. What was noted in this work was that the part of clustering without sentiment analysis, that had been done in previous studies, was successfully replicated. However adding the sentiment analysis did not give the desired effect and only worsened the results.

Abstract [sv]

Politiska diskussioner är väldigt vanliga och en populär mätning för de politiskt intresserade är undersökningarna som fastlägger folks partitillhörighet. Idag så görs de manuellt men det vore fördelaktigt om det fanns en automatiserad metod som kunde producera fram samma eller liknande resultat. På det sociala nätverket Twitter så finns det många användare som diskuterar politik, allt från politiska ledare och representanter till vanligt folk som har ett intresse för ämnet. På grund av detta och för dess bekvämlighet när det kommer till att samla ihop data så har Twitter använts i tidigare arbeten för att klustra politiska användare grundat på vad de diskuterar. Vad som inte gjorts tidigare och som denna uppsats tillför är att klustra med attitydanalys. I andra termer, försöka klustra folk baserat på vad de diskuterar men också om deras åsikt är positiv eller negativ. Vad som noterades i detta arbete var att delen med att klustra folk utan attitydanalys, som hade gjorts i tidigare studier, lyckades upprepas med framgång. Däremot så gav inte tillförandet av attitydanalys den önskade effekten och försämrade enbart resultaten.

Place, publisher, year, edition, pages
2017.
National Category
Computer Science
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-208680OAI: oai:DiVA.org:kth-208680DiVA: diva2:1107843
Supervisors
Examiners
Available from: 2017-06-17 Created: 2017-06-11 Last updated: 2017-06-17Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(403 kB)6 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 403 kBChecksum SHA-512
2d375bf5786ba4b558c2e9590f6c9bb0674907a062ea8e6fdffec037537e72a9df5dc41eef05d01c99bb9a80c1322fbd8ae5b09bbdb1c58523f8ba2ab2f4a35a
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Computer Science and Communication (CSC)
Computer Science

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 6 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

Total: 30 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf