《表1 疫情讨论中，12个主题的意义及代表性词汇》

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《议题凸显与关联构建:Twitter社交机器人对新冠疫情讨论的建构》

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如上文所述，我们将作者身份（机器人和人类）作为主题流行度协变量引入STM1模型，用以探究人类和机器人在选择讨论主题时遵循的不同逻辑。图1展示了机器人和人类对每个主题的倾向。图中的零点表示标准化之后的各主题在语料库中的分布，如果话题分布位于零点左侧，则该话题在作者身份为机器人的推文中得到更多呈现；如果话题分布位于零点右侧，则该话题在作者身份为人类的推文中得到更多呈现。如果一个话题对应的横坐标值为0.1，则表明该话题在人类推文中的呈现比其在机器人推文中的呈现多10%。据图1显示，虽然大多数主题分布在零点附近，表明机器人和人类讨论中的疫情主题分布差异有限。相较而言，机器人更多发布英国疫情、中国疫情的信息以及疫情动态、预防措施，但人类更关注美国的疫情和疫情带来的计划变动。