Inkorporera användares personlighetsdrag har visat sig vara avgörande för många personliga hämtnings- och rekommendationssystem. Analys av användarnas digitala spår har blivit en viktig resurs för att sluta sig till personlighetsdrag. Hittills har analysen av användarnas explicita och latenta egenskaper vanligtvis begränsats till en enda webbplats för sociala nätverk (SNS). I detta arbete föreslår vi en ny metod som integrerar text, bild och användares metafunktioner från två olika SNS: Twitter och Instagram. Våra preliminära resultat visar att den gemensamma analysen av användarnas samtidiga aktiviteter i två populära SNS verkar leda till en konsekvent minskning av förutsägelsefelen för varje personlighetsdrag.
Ovannämnda insatser gjordes dock på en enda webbplats för sociala nätverk, men Skowron et al Ref utförde PR-experiment baserade på text, bild och användares metadata som samlats in från två populära sociala nätverkssajter, dvs. Twitter och Instagram, och rapporterade att en sådan gemensam analys bidrog till minskningen av förutsägelsefelet.
Fusing Social Media Cues: Personality Prediction from Twitter and Instagram
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}