소셜 미디어에 게시된 텍스트로부터 잠재적 사용자 속성 추론

트위터에 게시된 텍스트로부터 사용자 인구통계, 온라인 성격, 감정 및 정서를 포함한 잠재적 개인 속성을 예측하는 접근 방식을 제시합니다. 사용자의 의사소통으로부터 모델을 학습하기 위해 기계 학습과 자연어 처리 기술에 의존합니다. 먼저 개별 트윗을 검사하여 그로부터 드러나는 감정과 의견을 감지하고, 이후 사용자가 게시한 모든 트윗을 분석하여 해당 개인의 잠재적 특성을 유추합니다. 연령, 성별, 소득, 교육, 관계 상태, 낙관성, 삶의 만족도 등 다양한 사용자 속성을 고려합니다. Ekman의 6가지 감정(분노, 기쁨, 놀라움, 두려움, 혐오, 슬픔)에 중점을 둡니다. 이 연구는 소셜 네트워크 사용자가 소셜 미디어에서 어떻게 소통하는지를 바탕으로 다른 사람들이 자신을 어떻게 인식할지 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며, 온라인 판매 및 마케팅, 타겟 광고, 대규모 여론 조사 및 의료 분석 분야에 명백한 응용 가능성을 지닙니다.