Alla författare bidrog lika mycket till denna uppsats. Rörelserna av idéer och innehåll mellan platser och språk är utan tvekan avgörande för forskare i informationsåldern, och Twitter har framträtt som en central, global plattform där hundratals miljoner människor delar med sig av kunskap och information. En mängd olika forskning har försökt att skörda plats- och språkmetadata från tweets för att förstå viktiga frågor relaterade till de 300 miljoner tweets som flödar genom plattformen varje dag. En stor del av detta arbete utförs dock med begränsade insikter om hur man bäst kan arbeta med de rumsliga och språkliga sammanhang i vilka informationen producerades. Dessutom har det ännu inte kommit fram några standardmetoder som är väl accepterade. I detta dokument studeras tillförlitligheten hos de nyckelmetoder som används för att bestämma språk och lokalisering av innehåll i Twitter. Den jämför tre automatiserade språkidentifieringspaket med Twitters språkinställning i användargränssnittet och med en mänsklig språkkodning för att identifiera gemensamma källor till oenighet. Papperet visar också att i många fall användarinskrivna profil platser skiljer sig från de fysiska platser användarna faktiskt twittrar från. Som sådan, dessa öppna, användargenererade, profil platser kan inte användas som användbara fullmakter för de fysiska platser från vilka information publiceras till Twitter.
Detta innebär i sin tur att användargenererat profilinnehåll inte kan användas som en användbar proxy för den sociodemografiska informationen REF.
Where in the World are You? Geolocation and Language Identification in Twitter
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}