ソーシャルメディアに投稿されたテキストから潜在的なユーザー属性を推測する

Twitterに投稿されたテキストから、ユーザーの人口統計、オンライン上の性格、感情、感情傾向などの潜在的な個人属性を予測する方法を示します。ユーザーのコミュニケーションからモデルを学習するために機械学習と自然言語処理技術を利用します。まず個々のツイートを検証し、そこから発せられる感情や意見を検出し、その後ユーザーが投稿したすべてのツイートを分析して、その個人の潜在的な特性を推定します。年齢、性別、収入、教育、交際状況、楽観性、生活満足度などの様々なユーザー属性を考慮します。Ekmanの提唱する6つの感情、怒り、喜び、驚き、恐怖、嫌悪、悲しみを中心に扱います。我々の研究は、ソーシャルネットワークのユーザーがソーシャルメディア上でのコミュニケーション方法に基づいて他者が自分をどのように認識するかを理解するのに役立つほか、オンライン販売・マーケティング、ターゲット広告、大規模世論調査、医療解析への明白な応用もあります。