Projekt

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Tracking Opinion Change Over Time (OpiTrack)

Gesuchsteller/in Crestani Fabio
Nummer 149809
Förderungsinstrument Projektförderung (Abt. I-III)
Forschungseinrichtung Facoltà di scienze informatiche Università della Svizzera italiana
Hochschule Università della Svizzera italiana - USI
Hauptdisziplin Informatik
Beginn/Ende 01.06.2014 - 31.05.2018
Bewilligter Betrag 241'946.00
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Keywords (5)

temporal topic modelling, information retrieval, language modelling, santiment dynamics, opinion retrieval and mining

Lay Summary (Italienisch)

Lead
Negli ultimi anni il web ha visto una crescita esponenziale del cosiddetto “user-generated content”, ovvero di contenuto generato dagli utenti stessi, invece che da società' specializzate. Questo contenuto, presente in una moltitudine di piattaforme come Facebook, Twitter, YouTube, Goggle+, etc, rappresenta l’espressione delle opinioni personali degli utenti su prodotti, films, persone, ed altro.
Lay summary
L’obbiettivo principale del progetto e' di individuare user-generated content che esprime l’opinione di un utente su un certo topic predefinito. Nel corso del progetto svilupperemo modelli che individuano non solo se un documento esprime un’opinione, ma anche la polarità di questa opinione (ovvero se e’ positiva o negativa) in relazione al soggetto e a particolari caratteristiche del soggetto stesso. In aggiunta svilupperanno modelli in grado di tracciare temporalmente l’evoluzione dell’opinione e di collegarla ad eventi esterni che possono averla influenzata. L’obbiettivo finale e’ quello di sviluppare dei modelli in grado di prevedere l’evolversi delle opinioni degli utenti su certi argomenti di discussione, collegandole a possibili eventi esterni che possono influenzarle. I modelli verranno valutati con dati reali. 
Direktlink auf Lay Summary Letzte Aktualisierung: 29.04.2014

Verantw. Gesuchsteller/in und weitere Gesuchstellende

Mitarbeitende

Abstract

Recent years have seen the rapid growth of social media platforms that enable people to express their thoughts and opinions on the web and share them with other users. Many people write their opinion about products, movies, people or events on blogs, forums or review sites. In this project we will extend the latest models of opinion retrieval and sentiment analysis by incorporating time in the opinion analysis. We will develop models that track sentiment over time also covering different aspects of a topic. We will also develop models that will attempt to predict the sentiment change toward a topic at a certain time in future. The models developed will be evaluated with real data.