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A spatiotemporal approach for social media sentiment analysis

机译：社会媒体情绪分析的时空方法

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The rapid growth of user-generated unstructured data through social media has raised several challenges and research opportunities. These data constitute a rich source of information for sentiment analysis and help the understanding of spontaneously expressed opinions. In the past few years, many scientific proposals have addressed sentiment analysis issues. However, most of them do not take into account both spatial and temporal dimensions, which would enable a more accurate analysis. To the best of our knowledge, this approach has not received much attention in the literature. In this article, we formalized a spatiotemporal sentiment analysis technique and applied this technique to a case study of tweets about the FIFA 2014 World Cup. Our approach exploits the summarization of sentiment analysis using the spatial and temporal dimensions and automatically generates opinion change flow maps through both dimensions. The results enable the tracking of opinion change flow maps through spatial and temporal analysis.
机译：通过社交媒体的用户生成的非结构化数据的快速增长提出了几种挑战和研究机会。这些数据构成了具有情感分析的丰富信息来源，并帮助了解自发性意见的意见。在过去几年中，许多科学提案都有解决的情绪分析问题。但是，其中大多数都没有考虑到空间和时间尺寸，这将实现更准确的分析。据我们所知，这种方法在文献中没有受到大量关注。在本文中，我们正规化了一种时空情绪分析技术，并将这种技术应用于关于2014年世界杯FIFA的推文的案例研究。我们的方法利用空间和时间尺寸来利用情绪分析的总结，并通过两个尺寸自动生成意见变化流程图。结果使得通过空间和时间分析跟踪意见变化流程图。

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