論文の概要: Linking Heterogeneous Data with Coordinated Agent Flows for Social Media Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26172v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 06:22:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.680127
• Title: Linking Heterogeneous Data with Coordinated Agent Flows for Social Media Analysis
• Title（参考訳）: ソーシャルメディア分析のための不均一データと協調エージェントフローのリンク
• Authors: Shifu Chen, Dazhen Deng, Zhihong Xu, Sijia Xu, Tai-Quan Peng, Yingcai Wu,
• Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームは大量の異種データを生成する。 異種マルチモーダルデータをリンクするエージェントシステムであるSIA(Social Insight Agents)を提案する。 SIAはソーシャルメディアから多様で有意義な洞察を効果的に発見できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.70488591952602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media platforms generate massive volumes of heterogeneous data, capturing user behaviors, textual content, temporal dynamics, and network structures. Analyzing such data is crucial for understanding phenomena such as opinion dynamics, community formation, and information diffusion. However, discovering insights from this complex landscape is exploratory, conceptually challenging, and requires expertise in social media mining and visualization. Existing automated approaches, though increasingly leveraging large language models (LLMs), remain largely confined to structured tabular data and cannot adequately address the heterogeneity of social media analysis. We present SIA (Social Insight Agents), an LLM agent system that links heterogeneous multi-modal data -- including raw inputs (e.g., text, network, and behavioral data), intermediate outputs, mined analytical results, and visualization artifacts -- through coordinated agent flows. Guided by a bottom-up taxonomy that connects insight types with suitable mining and visualization techniques, SIA enables agents to plan and execute coherent analysis strategies. To ensure multi-modal integration, it incorporates a data coordinator that unifies tabular, textual, and network data into a consistent flow. Its interactive interface provides a transparent workflow where users can trace, validate, and refine the agent's reasoning, supporting both adaptability and trustworthiness. Through expert-centered case studies and quantitative evaluation, we show that SIA effectively discovers diverse and meaningful insights from social media while supporting human-agent collaboration in complex analytical tasks.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、大量の異種データを生成し、ユーザの振る舞い、テキストの内容、時間的ダイナミクス、ネットワーク構造をキャプチャする。 このようなデータを解析することは、意見力学、コミュニティ形成、情報拡散といった現象を理解するために重要である。 しかし、この複雑な風景から洞察を発見することは探索的であり、概念的に困難であり、ソーシャルメディアのマイニングと可視化の専門知識を必要とする。 既存の自動化アプローチは、大規模言語モデル(LLM)の活用がますます進んでいるが、構造化された表データに限られており、ソーシャルメディア分析の不均一性に適切に対処することができない。 SIA(Social Insight Agents)は、異種多モードデータ(例えば、テキスト、ネットワーク、行動データ)、中間出力、採掘分析結果、可視化アーティファクトなど)を協調エージェントフローを介してリンクするLLMエージェントシステムである。 ボトムアップの分類法により、インサイトタイプと適切な鉱業と可視化技術とを結びつけ、エージェントが一貫性のある分析戦略を計画し実行できるようにする。 マルチモーダルな統合を保証するため、表、テキスト、ネットワークデータを一貫したフローに統合するデータコーディネータを組み込んだ。 インタラクティブインターフェースは透過的なワークフローを提供し、ユーザーはエージェントの推論を追跡、検証、洗練することができ、適応性と信頼性の両方をサポートする。 専門家中心のケーススタディと定量的評価を通じて,SIAは複雑な分析課題における人間とエージェントの協調をサポートしながら,ソーシャルメディアから多様で有意義な洞察を効果的に発見できることを示した。

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