16个Telegram频道8.7万条消息，亲巴勒斯坦负面情绪爆表！
A Social Media Analysis of Discourse on the Israel--Palestine Conflict on Telegram
📖 AI 总结
该研究对Telegram上以色列-巴勒斯坦冲突相关话语进行了大规模多方法计算分析，涵盖2021年5月至2026年6月间16个频道（8个亲以色列、8个亲巴勒斯坦）的87,617条消息。研究结合情感分析、三种立场检测方法（关键词匹配、零样本DeBERTa和微调BERTweet模型）及框架分析，并以736条人工标注消息为基准评估。结果显示，微调模型表现最佳（准确率72.1%，宏F1值0.721），比无标签基线高出8至11个百分点，表明未经领域适配的立场检测存在明显性能上限。核心发现是：两个社群使用相似的死亡与受害者相关词汇，但情感基调截然相反——亲以色列频道以中性、报道式语气为主，亲巴勒斯坦频道则明显更负面，这反映了行动方与受影响方不同的话语立场。
🔑 关键词速览
| Telegram | 一种即时通讯应用，其广播频道架构允许向大量订阅者发送消息，成为政治传播的重要平台。 |
| stance detection | 立场检测，一种自然语言处理任务，旨在自动识别文本中对特定目标（如冲突方）的支持或反对态度。 |
| DeBERTa | 一种基于Transformer的预训练语言模型，通过自然语言推理实现零样本立场检测。 |
| BERTweet | 一种针对推文（社交媒体文本）微调的BERT变体模型，用于处理非正式、短文本内容。 |
| framing analysis | 框架分析，一种研究方法，用于识别文本中如何通过选择特定词汇和角度来塑造对事件的认知。 |
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