主要內容：
社交媒體大數據為政策決策者衡量公共意見提供了新的機會，但是大量表達和表達方式多樣也給政策分析帶來了挑戰(zhàn)冯袍。
本文提出了一個基于社交媒體的公共政策學分析框架和iMood系統。
框架由收集、清理耘戚、篩選、分析步驟構成操漠。
為了驗證框架的可用性收津，我們開發(fā)了一個名為“移民和邊境安全情感”的在線驗證系統。
數據來源于原有社交媒體內容浊伙，包括文本撞秋、時間、結構數據嚣鄙，提供靜態(tài)和動態(tài)分析吻贿。選取了一段時間有關美國移民和邊境安全討論的推文進行實證分析，結構化數據哑子。
按照重大事件發(fā)生時間節(jié)點將全部數據分成三階段舅列，統計每一階段用戶發(fā)文量，進行差異性檢驗卧蜓，利用普拉特切克情感輪盤進行情感分析帐要，利用用戶影響評分進行話題領導者分析，同時計量網絡指數進行網絡分析弥奸，發(fā)現不同階段網絡中心度和擴散指數榨惠。這些分析都可以可視化提供給政策決策者。
本文的貢獻在于構建了一個自動的政策輔助決策系統。
未來研究：
用更長時間區(qū)間驗證其有效性赠橙，提高處理速度和檢索效率耽装，并將此框架應用于其他輔助決策場景。
知識點：
政策信息學
社交媒體分析學：情感分析（普拉切克情感輪盤）期揪、網絡分析
原文：
Social-Media-Based Public Policy Informatics: Sentiment and Network Analyses of U.S. Immigration and Border Security
