Political Alignment Identification: a Study with Documents of Argentinian Journalists
Author(s) -
Viviana Mercado,
Andrea Villagra,
Marcelo Luis Errecalde
Publication year - 2020
Publication title -
journal of computer science and technology
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 1666-6046
pISSN - 1666-6038
DOI - 10.24215/16666038.20.e05
Subject(s) - opposition (politics) , computer science , politics , sentiment analysis , profiling (computer programming) , natural language processing , linguistics , relevance (law) , artificial intelligence , identification (biology) , political science , law , operating system , biology , philosophy , botany
espanolLa identificacion de la alineacion/orientacion politica es una tarea de determinacion del perfil del autor que tiene como objetivo identificar el sesgo/orientacionpolitica en los escritos de las personas. Como es habitual en cualquier analisis de texto automatico, un aspecto critico aqui es tener disponibles conjuntos dedatos adecuados para que los enfoques de mineria de datos y aprendizaje automatico puedan obtener resultados confiables e informativos. Este articulo haceuna contribucion a este respecto al presentar un nuevo corpus para el estudio de alineacion politica en documentos de periodistas argentinos. El estudio tambien incluye varios tipos de analisis de documentos de periodistas pro-gubernamentales y opositores, como la relevancia de los terminos en cada clase de periodista, el analisis de sentimientos, el modelado de temas y el analisis de indicadores psicolinguisticos obtenidos del sistema LIWC. A partir de los resultados experimentales, se pudieron observar patrones interesantes como los temas sobre los que escriben ambos tipos de periodistas, como se distribuyen las polaridades de los sentimientos y como difieren los escritos de los periodistas pro-gubernamentales y opositores en las distintas categorias de LIWC. EnglishPolitical alignment identification is an author profiling task that aims at identifying political bias/orientation in people’ writings. As usual in any automatic text analysis, a critical aspect here is having available adequate data sets so that the data mining and machine learning approaches can obtain reliable and informative results. This article makes a contribution in this regard by presenting a new corpus for the study of political alignment in documents of Argentinian journalists. Thestudy also includes several kinds of analysis of documents of pro-government and opposition journalists such as the relevance of terms in each journalist class,sentiment analysis, topic modelling and the analysis of psycholinguistic indicators obtained from the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) system. From the experimental results, interesting patterns could be observed such as the topics both types of journalists write about, how the sentiment polarities are distributed and how the writings of pro-government and opposition journalists differ in the distinct LIWC categories.
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