Att förstå demografin hos användare av sociala nätverk online har viktiga tillämpningar för hälsa, marknadsföring och offentliga meddelanden. Medan de flesta tidigare metoder bygger på en övervakad inlärningsmetod, där enskilda användare är märkta med demografi för utbildning, skapar vi istället en avlägsen märkt datauppsättning genom att samla in publikmätningsdata för 1500 webbplatser (t.ex. 50% av besökare till gizmodo.com uppskattas ha en kandidatexamen). Vi passar sedan en regressionsmodell för att förutsäga dessa demografier från information om följarna av varje webbplats på Twitter. Med hjälp av mönster som härrör både från textinnehåll och det sociala nätverket för varje användare, producerar vår slutliga modell en genomsnittlig hållen korrelation på.77 över sju olika variabler (ålder, kön, utbildning, etnicitet, inkomst, föräldrastatus och politisk preferens). Vi tillämpar sedan denna modell för att klassificera enskilda Twitter-användare efter etnicitet, kön och politisk preferens, att hitta prestanda som är förvånansvärt konkurrenskraftig med en helt övervakad strategi.
Culotta och Al. REF använde webbplats trafikdata för att förutsäga demografi för Twitter-användare.
Predicting Twitter User Demographics using Distant Supervision from Website Traffic Data
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}