التكديس القائم على التضمينات للاتجاهات المستهدفة: حالة تركيا المقسمة

في 24 يونيو 2018، أجرت تركيا انتخابات ذات تأثير كبير، حيث انتخبت الشعب التركي رئيسه وبرلمانه في أول انتخابات تُجرى بموجب نظام رئاسي جديد. خلال فترة الانتخابات، شارك الشعب التركي بشكل واسع في التعبير عن آرائه السياسية على منصة تويتر. وكان أحد جوانب التطرف السياسي بين الناخبين هو دعم أو معارضة إعادة انتخاب رجب طيب أردوغان. في هذا البحث، نقدم طريقة غير مراقبة للكشف عن المواقف المستهدفة في بيئة مُتطرفة، وبشكل خاص في السياق السياسي التركي، حيث حققنا دقة تصل إلى 90% في تحديد مواقف المستخدمين، مع الحفاظ على معدل استدعاء يتجاوز 80%. تعتمد الطريقة على تمثيل المستخدمين في فضاء تضميني باستخدام مُشفر الجملة العالمي متعدد اللغات القائم على شبكة عصبية تلافيفية (CNN) من Google. ثم يتم تمرير هذه التمثيلات إلى فضاء أبعاد أقل بطريقة تعكس التشابه بينها، مما يسمح بتحديث التجميع. ونُظهر فعالية هذه الطريقة في تجميع المستخدمين من مجموعات متعارضة بشكل مناسب عبر عدة أهداف، تشمل الشخصيات السياسية، والجماعات المختلفة، والأحزاب السياسية. وقد قمنا بتحليلنا على مجموعة بيانات ضخمة تضم 108 مليون تغريدة متعلقة بالانتخابات التركية، بالإضافة إلى تغريدات من جدول زمني لـ 168 ألف مستخدم تركي، كتبوا ما مجموعه 213 مليون تغريدة. وباستخدام المواقف المستخلصة للمستخدمين، تمكنا من ملاحظة الارتباطات بين المواضيع وحساب درجة التطرف في المواضيع.