論文の概要: On Predicting Personal Values of Social Media Users using
Community-Specific Language Features and Personal Value Correlation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08107v1
- Date: Thu, 16 Jul 2020 04:36:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-10 00:11:40.910525
- Title: On Predicting Personal Values of Social Media Users using
Community-Specific Language Features and Personal Value Correlation
- Title（参考訳）: コミュニティ特化言語特徴と個人価値相関を用いたソーシャルメディア利用者の個人価値予測について
- Authors: Amila Silva, Pei-Chi Lo, Ee-Peng Lim
- Abstract要約: この研究は、シンガポールのユーザーの個人的価値を分析し、Facebookデータを用いて個人的価値を予測する効果的なモデルを開発することに焦点を当てている。
提案したスタックモデルには,基本モデルのタスク固有層とクロススティッチ層モデルからなる相関関係が組み込まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.12186042953335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Personal values have significant influence on individuals' behaviors,
preferences, and decision making. It is therefore not a surprise that personal
values of a person could influence his or her social media content and
activities. Instead of getting users to complete personal value questionnaire,
researchers have looked into a non-intrusive and highly scalable approach to
predict personal values using user-generated social media data. Nevertheless,
geographical differences in word usage and profile information are issues to be
addressed when designing such prediction models. In this work, we focus on
analyzing Singapore users' personal values, and developing effective models to
predict their personal values using their Facebook data. These models leverage
on word categories in Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) and correlations
among personal values. The LIWC word categories are adapted to non-English word
use in Singapore. We incorporate the correlations among personal values into
our proposed Stack Model consisting of a task-specific layer of base models and
a cross-stitch layer model. Through experiments, we show that our proposed
model predicts personal values with considerable improvement of accuracy over
the previous works. Moreover, we use the stack model to predict the personal
values of a large community of Twitter users using their public tweet content
and empirically derive several interesting findings about their online behavior
consistent with earlier findings in the social science and social media
literature.
- Abstract（参考訳）: 個人の価値観は個人の行動、好み、意思決定に大きな影響を与える。
したがって、個人の個人的価値が自身のソーシャルメディアの内容や活動に影響を与えることは驚きではない。
ユーザーが個人価値のアンケートを完了させる代わりに、研究者はユーザー生成のソーシャルメディアデータを使って個人価値を予測する非侵襲的でスケーラブルなアプローチを検討してきた。
それでも、このような予測モデルを設計する際には、単語使用率とプロファイル情報の地理的差異が問題となる。
本研究では、シンガポールの利用者の個人価値を分析し、Facebookデータを用いて個人価値を予測する効果的なモデルを開発する。
これらのモデルは、言語問合せと単語数(LIWC)における単語カテゴリと個人値間の相関を利用する。
LIWCの単語カテゴリはシンガポールの英語以外の単語に適応している。
提案したスタックモデルには,基本モデルのタスク固有層とクロススティッチ層モデルからなる相関関係が組み込まれている。
実験により,提案手法は従来よりも精度が向上した個人価値を予測できることを示した。
さらに、スタックモデルを用いて、公開ツイートコンテンツを用いて、Twitterユーザーの大規模なコミュニティの個人的価値を予測し、ソーシャルサイエンスやソーシャルメディアの文献における以前の発見と一致するオンライン行動に関する興味深い知見を経験的に導き出す。
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