Automatiskt uppskatta en användares socioekonomiska profil från deras språkanvändning i sociala medier kan avsevärt hjälpa samhällsvetenskap forskning och olika nedströms applikationer som sträcker sig från företag till politik. I det aktuella dokumentet presenteras den första studien där användarens kognitiva struktur används för att bygga en prediktiv inkomstmodell. Framför allt utvecklar vi först en klassificerare med hjälp av en svagt övervakad inlärningsram för att automatiskt märka tweets som tidigare, nuvarande eller framtida. Vi kvantifierar en användares övergripande tidsorientering baserat på deras distribution av tweets, och använder den för att bygga en prediktiv inkomstmodell. Vår analys avslöjar ett samband mellan framtida tidsorientering och inkomst. Slutligen mäter vi den prediktiva kraften i framtida tidsorientering på inkomst genom att utföra regression.
REF är den första att använda användarens kognitiva struktur i termer av användarens övergripande tidsorientering för att förutsäga inkomst som avslöjar ett samband mellan framtida tidsorientering och inkomst.
Temporal Orientation of Tweets for Predicting Income of Users
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}