Innehållet i sociala medier kan användas som en kompletterande källa till de traditionella metoderna för att extrahera och studera kollektiva sociala attribut. Denna studie fokuserar på förutsägelsen av yrkesklassen för en offentlig användarprofil. Vår analys görs på en ny kommenterad corpus av Twitter-användare, deras respektive jobbtitlar, postat textinnehåll och plattformsrelaterade attribut. Vi beskriver vår uppgift som klassificering med latent funktionsrepresentationer såsom ordkluster och inbäddningar. De använda linjära och i synnerhet icke-linjära metoderna kan förutsäga en användares yrkesklass med stark noggrannhet för den grövsta nivån av en normal yrkestaxonomi som omfattar nio klasser. I kombination med en kvalitativ bedömning bekräftar de härledda resultaten genomförbarheten av vårt tillvägagångssätt genom att sluta sig till ett nytt användarattribut som kan inbäddas i en mängd nedströmsapplikationer.
REF använder ordkluster och inbäddningar för att förutsäga yrkesklass av Twitter-användare.
An analysis of the user occupational class through Twitter content
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}