Developing a rule-based method for identifying researchers on Twitter: The case of vaccine discussions [Elektronisk resurs]
-
Ekström, Björn (författare)
-
17th International Conference on Scientometrics and Informetrics, ISSI 2019; Sapienza University of Rome; Italy; 2-5 September, 2019.
-
Högskolan i Borås Akademin för bibliotek, information, pedagogik och IT (utgivare)
- Publicerad: Rom, 2019
- Engelska.
-
Ingår i: 17th International Conference on Scientometrics and Informetrics, ISSI 2019 - Proceedings Volume 2, 2019. ; 2618-2619
-
Läs hela texten
-
Läs hela texten
-
Läs hela texten
- Relaterad länk:
-
http://www.hb.se/ (Värdpublikation)
Sammanfattning
Ämnesord
Stäng
- This study seeks to develop a method for identifying the occurrences and proportions of researchers, media and other professionals active in Twitter discussions. As a case example, an anonymised dataset from Twitter vaccine discussions is used. The study proposes a method of using keywords as strings within lists to identify classes from user biographies. This provides a way to apply multiple classification principles to a set of Twitter biographies using semantic rules through the Python programming language.
Ämnesord
- Social Sciences (hsv)
- Samhällsvetenskap (hsv)
- Social Sciences (hsv)
- Media and Communications (hsv)
- Information Studies (hsv)
- Samhällsvetenskap (hsv)
- Medie- och kommunikationsvetenskap (hsv)
- Biblioteks- och informationsvetenskap (hsv)
- Natural Sciences (hsv)
- Computer and Information Sciences (hsv)
- Language Technology (Computational Linguistics) (hsv)
- Naturvetenskap (hsv)
- Data- och informationsvetenskap (hsv)
- Språkteknologi (språkvetenskaplig databehandling) (hsv)
- Library and Information Science (hb)
- Biblioteks- och informationsvetenskap (hb)
Genre
- government publication (marcgt)
Inställningar
Hjälp
Uppgift om bibliotek saknas i LIBRIS
Kontakta ditt bibliotek, eller sök utanför LIBRIS. Se högermenyn.