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Quantifying Polarization on Twitter: The Kavanaugh Nomination

机译：在推特上量化极化：卡万豪提名

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This paper addresses polarization quantification, particularly as it pertains to the nomination of Brett Kavanaugh to the US Supreme Court and his subsequent confirmation with the narrowest margin since 1881. Republican (GOP) and Democratic (DNC) senators voted overwhelmingly along party lines. In this paper, we examine political polarization concerning the nomination among Twitter users. To do so, we accurately identify the stance of more than 128 thousand Twitter users towards Kavanaugh's nomination using both semi-supervised and supervised classification. Next, we quantify the polarization between the different groups in terms of who they retweet and which hashtags they use. We modify existing polarization quantification measures to make them more efficient and more effective. We also characterize the polarization between users who supported and opposed the nomination.
机译：本文涉及极化量化，特别是因为它涉及到美国最高法院的Brett Kavanaugh的提名以及自1881年以来的最高法院的后续确认。共和党（GOP）和民主（DNC）参议员沿党内推荐压倒性。在本文中，我们研究了关于推特用户提名的政治极化。为此，我们可以使用半监督和监督分类准确地确定超过128,000名推特用户的姿势，以朝向卡瓦万提名。接下来，我们根据他们的转发谁以及他们使用的标签来量化不同组之间的极化。我们修改了现有的偏振量化措施，使其更有效，更有效。我们还表征了支持并反对提名的用户之间的极化。

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