Att förstå hur användare interagerar med olika online-gemenskaper är avgörande för analys av sociala nätverk och samhällsunderhåll. Vi presenterar en oövervakad neural modell för att lära sig språkliga deskriptorer för en användares beteende över tid inom en online-community. Vi visar att deskriptorerna som vi lärt oss av vår modell fångar upp de funktionella roller som användarna har i samhällen, i motsats till dem som vi lärt oss via en standardalgoritm för ämnesmodellering, som helt enkelt återspeglar aktuellt innehåll. Experiment på sociala medier Reddit visar hur modellen kan ge tolkningsbara insikter i användarens beteende. Vår modell avslöjar språkliga skillnader som korrelerar med användaraktivitetsnivåer och gemenskapskluster.
REF experimenterade med en oövervakad neural modell för att samla sociala roller på sub-reddits tillägnad datorspel.
Learning Linguistic Descriptors of User Roles in Online Communities
{'venue': 'NLP+CSS@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Sociology', 'Computer Science']}