Abstract-Vi undersöker den prediktiva kraften bakom matspråket på sociala medier. Vi samlar in en corpus på över tre miljoner matrelaterade inlägg från Twitter och visar att många latenta populationsegenskaper kan direkt förutsägas från denna data: övervikt, diabetes, politisk lutande, och hem geografiska läge författare. För alla uppgifter överträffar våra språkbaserade modeller betydligt majoritetsklassens baslinjer. Prestanda förbättras ytterligare med mer komplexa naturliga språkbehandling, såsom ämnesmodellering. Vi analyserar vilka textfunktioner som har mest prediktiv kraft för dessa datauppsättningar, vilket ger insikt i sambanden mellan språket för mat, geografisk lokal och gemenskap egenskaper. Slutligen designar och implementerar vi ett online-system för realtidsförfrågan och visualisering av datasetet. Visualiseringsverktyg, såsom geo-refererade värmekartor, semantik-bevarande ordmoln och temporal histogram, gör att vi kan upptäcka mer komplexa, globala mönster speglas i språket för mat.
I likhet med oss förutspådde REF latent populationsegenskaper från Twitter-data som övervikt eller T2DM-risk i USA.
Analyzing the Language of Food on Social Media
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}