論文の概要: Curating Social Media Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09202v1
• Date: Fri, 21 Feb 2020 10:07:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 01:47:29.423883
• Title: Curating Social Media Data
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアデータのキュレーション
• Authors: Kushal Vaghani
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルデータのクリーン化とキュレーションを可能にするデータキュレーションパイプラインであるCrowdCorrectを提案する。 当社のパイプラインは,既存の社内ツールを使用してソーシャルメディアデータのコーパスから自動機能抽出を行う。 このパイプラインの実装には、生データをキュレートするクラウドユーザの貢献を促進するために、マイクロタスクを自動生成するツールセットも含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media platforms have empowered the democratization of the pulse of people in the modern era. Due to its immense popularity and high usage, data published on social media sites (e.g., Twitter, Facebook and Tumblr) is a rich ocean of information. Therefore data-driven analytics of social imprints has become a vital asset for organisations and governments to further improve their products and services. However, due to the dynamic and noisy nature of social media data, performing accurate analysis on raw data is a challenging task. A key requirement is to curate the raw data before fed into analytics pipelines. This curation process transforms the raw data into contextualized data and knowledge. We propose a data curation pipeline, namely CrowdCorrect, to enable analysts cleansing and curating social data and preparing it for reliable analytics. Our pipeline provides an automatic feature extraction from a corpus of social media data using existing in-house tools. Further, we offer a dual-correction mechanism using both automated and crowd-sourced approaches. The implementation of this pipeline also includes a set of tools for automatically creating micro-tasks to facilitate the contribution of crowd users in curating the raw data. For the purposes of this research, we use Twitter as our motivational social media data platform due to its popularity.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、現代の人々の脈動の民主化に力を入れている。 ソーシャルメディアサイト(例えば、Twitter、Facebook、Tumblr)で公表されたデータは、膨大な人気と高い利用率のため、豊富な情報の海である。 したがって、ソーシャルインプリントのデータ駆動分析は、企業や政府にとって、製品やサービスをさらに改善するための重要な資産となっている。 しかし、ソーシャルメディアデータのダイナミックでノイズの多い性質のため、生データを正確に分析することは難しい課題である。 重要な要件は、分析パイプラインに投入する前に生データをキュレートすることだ。 このキュレーションプロセスは、生データをコンテキスト化されたデータと知識に変換する。 本稿では,ソーシャルデータのクリーン化とキュレーション,信頼性の高い分析のための準備を可能にするデータキュレーションパイプラインであるCrowdCorrectを提案する。 当社のパイプラインは,既存の社内ツールを使用してソーシャルメディアデータのコーパスから自動機能抽出を行う。 さらに,自動とクラウドソースの両方のアプローチを用いて,二重修正機構を提供する。 このパイプラインの実装には、生データをキュレートするクラウドユーザの貢献を促進するために、マイクロタスクを自動生成するツールセットも含まれている。 この研究の目的のために、私たちはtwitterをその人気のためにモチベーションの高いソーシャルメディアデータプラットフォームとして使用しています。

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