IRIS – Institutional Research Information System
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EnglishThe web is composed of a multitude of sources. The differences between these sources are as vast as night and day. There are some key differences among them, and an accurate understanding of what they are can help to define more efficient ways to analyze the rich information they contain. This chapter introduces the psychological and sociological processes underlying social network interactions, which will be discussed within the framework of relevant theoretical constructs and methods of analysis (with a special focus on social network analysis). This chapter will highlight the differences and specific features that characterize online social network dynamics and then point out how this understanding can be effectively integrated into traditional sentiment analysis methodological approaches to empower their reliability and validity.
Pallavicini, F., Cipresso, P., & Mantovani, F. (2016). Beyond Sentiment: How Social Network Analytics Can Enhance Opinion Mining and Sentiment Analysis. In Sentiment Analysis in Social Network (pp. 13-29). Elsevier Inc..
| Citazione: | Pallavicini, F., Cipresso, P., & Mantovani, F. (2016). Beyond Sentiment: How Social Network Analytics Can Enhance Opinion Mining and Sentiment Analysis. In Sentiment Analysis in Social Network (pp. 13-29). Elsevier Inc.. |
| Titolo: | Beyond Sentiment: How Social Network Analytics Can Enhance Opinion Mining and Sentiment Analysis |
| Autori: | Pallavicini, F; Cipresso, P; Mantovani, F |
| Autori: | MANTOVANI, FABRIZIA (Ultimo) |
| Presenza di un coautore afferente ad Istituzioni straniere: | No |
| Tipo: | Capitolo o saggio |
| Carattere della pubblicazione: | Scientifica |
| Data di pubblicazione: | 2016 |
| Lingua: | English |
| Titolo del libro: | Sentiment Analysis in Social Network |
| ISBN: | 9780128044124 |
| Appare nelle tipologie: | 03 - Contributo in libro |
File in questo prodotto:
http://hdl.handle.net/10281/154794
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