論文の概要: A Temporal Psycholinguistics Approach to Identity Resolution of Social Media Users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19967v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 13:00:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 13:46:37.892504
• Title: A Temporal Psycholinguistics Approach to Identity Resolution of Social Media Users
• Title（参考訳）: ソーシャルメディア利用者のアイデンティティ・リゾリューションに対する時間的心理言語学的アプローチ
• Authors: Md Touhidul Islam,
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディア上での投稿の話題,感情,タイミングを用いて,ソーシャルメディアプラットフォーム全体のアイデンティティ解決手法を提案する。 DisqusとTwitterから5000のプロフィールの公開投稿を収集した後、その投稿を分析し、2つのプラットフォームにわたるプロフィールにマッチさせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8130068086063336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this thesis, we propose an approach to identity resolution across social media platforms using the topics, sentiments, and timings of the posts on the platforms. After collecting the public posts of around 5000 profiles from Disqus and Twitter, we analyze their posts to match their profiles across the two platforms. We pursue both temporal and non-temporal methods in our analysis. While neither approach proves definitively superior, the temporal approach generally performs better. We found that the temporal window size influences results more than the shifting amount. On the other hand, our sentiment analysis shows that the inclusion of sentiment makes little difference, probably due to flawed data extraction methods. We also experimented with a distance-based reward-and-punishment-focused scoring model, which achieved an accuracy of 24.198% and an average rank of 158.217 out of 2525 in our collected corpus. Future work includes refining sentiment analysis by evaluating sentiments per topic, extending temporal analysis with additional phases, and improving the scoring model through weight adjustments and modified rewards.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,ソーシャルメディアプラットフォーム上での投稿の話題,感情,タイミングを用いたアイデンティティ解決手法を提案する。 DisqusとTwitterから5000のプロフィールの公開投稿を収集した後、その投稿を分析し、2つのプラットフォームにわたるプロフィールにマッチさせる。 我々は分析において時間的手法と非時間的手法の両方を追求する。 どちらのアプローチも決定的に優れていることを証明していないが、時間的アプローチは一般的により優れている。 その結果,時間的窓の大きさが変化量よりも大きな影響があることが判明した。 一方、感情分析では、おそらくデータ抽出法に欠陥があるため、感情の含みがほとんど変化しないことが示された。 また,得られたコーパス2525のうち,24.198%の精度,平均158.217の精度を達成できる距離に基づく報酬と報酬に焦点を当てたスコアモデルの実験を行った。 今後の研究には、トピックごとの感情評価による感情分析の精細化、追加フェーズによる時間分析の拡張、重量調整と修正報酬による評価モデルの改善などが含まれる。

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