Dolda egenskaper hos användare av sociala medier, såsom deras etnicitet, kön och plats, återspeglas ofta i deras observerade attribut, såsom deras för- och efternamn. Dessutom har användare som kommunicerar med varandra ofta liknande dolda egenskaper. Vi föreslår en algoritm som utnyttjar dessa insikter för att samla de observerade attributen för hundratals miljoner Twitter-användare. Attribut som användarnamn grupperas om användare med dessa namn kommunicerar med andra liknande användare. Vi samlar miljontals unika förnamn, efternamn och användartillhandahållna platser separat. Effekten av dessa kluster utvärderas sedan på en mängd olika klassificeringsuppgifter som förutsäger dolda användare egenskaper som etnicitet, geografiskt läge, kön, språk och ras, med endast profilnamn och platser när så är lämpligt. Vårt lättförståeliga tillvägagångssätt och de offentligt utgivna klusteren har visat sig vara anmärkningsvärt effektiva och mångsidiga, i hög grad presterande toppmoderna tillvägagångssätt och mänsklig noggrannhet på var och en av de uppgifter som studerats.
Bergsma m.fl. REF föreslår en algoritm för att samla de observerade attributen för hundratals miljoner Twitter-användare.
Broadly Improving User Classification via Communication-Based Name and Location Clustering on Twitter
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}