A discourse analysis framework for civil action decision-making
DOI:
https://doi.org/10.47756/aihc.y6i1.103Palabras clave:
HCI, Civil AI, Discourse analysis, Word embeddings, Deep learningResumen
Studying the implications of people’s opinions on social networks has increased the interest of various stakeholders such as the government, leaders, researchers, and citizens. Consequently, human-computer interaction (HCI) has a vital role through civil action to interact with computational models needed to meet these new demands. By conducting several experiments with a corpus of text data collected from Twitter, we plan to create language representation models based on word embeddings to determine the relevance of discourse concerning a topic and detect abrupt changes over time. Thus, for example, citizens could have quantitative information on the relevance of a political leader’s discourse on social issues such as corruption, health, or employment in an electoral process. Alternatively, in a crisis, the authorities could make decisions on the needs of the people by detecting needs expressed in the context changes of the discourse over time.
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Derechos de autor 2021 Juan Garcia
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