Revista: | Computación y sistemas |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000365509 |
ISSN: | 1405-5546 |
Autores: | Cotterill, Rachel1 |
Instituciones: | 1University of Sheffield, Sheffield, Yorkshire. Reino Unido |
Año: | 2013 |
Periodo: | Abr-Jun |
Volumen: | 17 |
Número: | 2 |
Paginación: | 219-228 |
País: | México |
Idioma: | Inglés |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Experimental, aplicado |
Resumen en español | Social Network Analysis traditionally examines the graph of a communications network to identify key individuals based on the pattern of their interactions, but there is a limit to the level of detail which can be inferred from metadata alone. Message content is a richer source of data, and can provide an indication of the relationship between a pair of communicants. An individual's language use will vary depending on their relationship to the addressee, and this paper investigates a set of stylistic features which may be used to predict the nature of a relationship within an organizational hierarchy. Experiments are conducted on the Enron corpus for the sake of comparison with earlier results, and demonstrate successful classification of upspeak vs. downspeak using a small feature set |
Resumen en inglés | El análisis de redes sociales examina tradicionalmente el grafo de una red de comunicaciones, con el fin de identificar personas clave basándose en el patrón de sus interacciones, pero existe un límite respecto al nivel de detalle que se puede inferir únicamente a partir de metadatos. El contenido de mensajes es una fuente más rica de datos y puede proporcionar la indicación de una relación entre un par de comunicantes. El uso de idioma en personas varía dependiendo de sus relaciones con los destinatarios, entonces este trabajo investiga un conjunto de las características estilísticas que pueden ser utilizados para predecir la naturaleza de una relación dentro de la jerarquía de una organización. Los experimentos se realizaron sobre el corpus Enron para comparar los resultados obtenidos con los anteriores, y mostraron la clasificación exitosa de mensajes dirigidos a personas en la posición más alta en la jerarquía (upspeak) vs mensajes dirigidos hacia abajo en la jerarquía (downspeak) utilizando un pequeño conjunto de características |
Disciplinas: | Ciencias de la computación |
Palabras clave: | Procesamiento de datos, Lingüística computacional, Análisis de redes sociales, Poder social, Estilística, Minería de texto |
Keyword: | Computer science, Data processing, Computing linguistics, Social networks analysis, Social power, Stylistics, Text mining |
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