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Word association network approach for summarizing Twitter conversation about public election

机译:单词关联网络方法,用于总结有关公众选举的Twitter对话

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摘要

Public election viewed as one of the biggest event for democracy as it will start a new phase of government in hundreds of regions across Indonesia. Such a major event will attract a big attention and require careful decision making, thus a real time information for decision support become crucial part. Twitter can serve the purpose as one source of real time information from user generated content, but the wide choice of tools with its own characteristic become a challenge in the process. In this paper, we use Word Association Network based on Graph Theory to visualize Twitter conversation for real time decision making. We are using Pemilihan Kepala Daerah (Pilkada) as the study case which happen in 9th December 2015 with 984694 tweets collected for 15 days since 3rd of December 2015.
机译:公开选举被视为民主最大的事件之一,因为它将在印度尼西亚数百个地区开始新的政府阶段。此类重大事件将引起广泛关注,并需要谨慎的决策,因此,实时的决策支持信息就成为至关重要的部分。 Twitter可以用作从用户生成的内容中获取实时信息的一种来源,但是具有其自身特征的多种工具的选择成为该过程中的挑战。在本文中,我们使用基于图论的单词联想网络来可视化Twitter会话,以进行实时决策。我们使用Pemilihan Kepala Daerah(皮尔卡达)作为研究案例,该案例发生在2015年12月9日,自2015年12月3日起收集了15天的984694条推文。

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