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J-GLOBAL ID：202202266963766987   整理番号：22A1159204

社会参加の理解:ツイッターにおけるユーザとテキストの特徴の比較分析【JST・京大機械翻訳】

Understanding social engagements: A comparative analysis of user and text features in Twitter

著者 (4件)： Toraman Cagri (Aselsan Research Center, Yenimahalle, Ankara, Turkey) ,  Sahinuc Furkan (Aselsan Research Center, Yenimahalle, Ankara, Turkey) ,  Yilmaz Eyup Halit (Aselsan Research Center, Yenimahalle, Ankara, Turkey) ,  Akkaya Ibrahim Batuhan (Aselsan Research Center, Yenimahalle, Ankara, Turkey)
資料名： Social Network Analysis and Mining  (Social Network Analysis and Mining)
巻： 12  号： 1  ページ： 47  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4952A  ISSN： 1869-5469  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報は,根底にあるソーシャルネットワークにおいて,個人が他のユーザに参加しているので,普及している。したがって,社会的関与の解析は,利用者が様々な活動において他者にどのように従うかの背後にある動機を理解するための洞察を提供することができる。本研究では,Twitter,すなわち,reply,retwet,および引用における4つの関与型の背後にある駆動因子を理解することを狙った。深層学習言語モデル,BERTを含む自然言語処理による,ユーザ行動を反映する多様な特徴およびツイート属性と意味論を広範囲に解析した。これらの特徴の性能を,14百万以上の多言語ツイートから社会的関与を学習することによる関与予測の教師つきタスクにおいて評価した。著者らの実験結果の見地から,ユーザはテキスト意味論とコンテンツに基づくツイートに参加し,まだ人気があり,信頼された著者が回答と引用のために重要であることを見出した。過去に能動的に,そして,退tedしたユーザは,将来,この種の行動を維持するようであるが,この傾向は,より複雑なタイプの関与,回答,および引用では見られなかった。さらに,ユーザは,彼らが以前に従事している他のユーザの行動に必ずしも従わない。さらに,オンラインソーシャルネットワークにおけるより良いユーザ行動と社会的関与を理解するために,実験結果から得られた社会的洞察を論じた。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  消費者行動 ,  情報 ,  特性 ,  自然言語処理 ,  情報ネットワーク ,  *利用者 ,  属性 ,  *Web【情報システム】 ,  機械学習 ,  コンテンツ ,  言語モデル
準シソーラス用語： 多言語 ,  社会的ネットワーク ,  ユーザ行動 ,  オンライン ,  *ツイッター ,  オンラインソーシャルネットワーク ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 自然言語処理 ,  オンライン社会ネットワーク ,  社会参加 ,  テキスト特徴 ,  Tweet ,  ユーザの特徴

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 社会参加 ,  理解 ,  ツイッター ,  比較分析