Empirical Study on Detecting Controversy in Social Media

Auteurs : Azadeh Nematzadeh, Grace Bang, Xiaomo Liu, Zhiqiang Ma

The work is accepted by the 2nd KDD Workshop on Anomaly Detection in Finance, 2019. The authors contributed equally to this work, listed in the alphabetical order

Résumé : Companies and financial investors are paying increasing attention to social consciousness in developing their corporate strategies and making investment decisions to support a sustainable economy for the future. Public discussion on incidents and events -- controversies -- of companies can provide valuable insights on how well the company operates with regards to social consciousness and indicate the company's overall operational capability. However, there are challenges in evaluating the degree of a company's social consciousness and environmental sustainability due to the lack of systematic data. We introduce a system that utilizes Twitter data to detect and monitor controversial events and show their impact on market volatility. In our study, controversial events are identified from clustered tweets that share the same 5W terms and sentiment polarities of these clusters. Credible news links inside the event tweets are used to validate the truth of the event. A case study on the Starbucks Philadelphia arrests shows that this method can provide the desired functionality.

Soumis à arXiv le 25 Aoû. 2019

Explorez l'arbre d'article

Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel

Accédez également à nos Résumés, ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Recherchez des articles similaires (en version bêta)

En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.