用于持续采集具有社会意识 Twitter 用户的定制化流水线
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2019-03-19 v1 社会与信息网络
摘要
在社交媒体平台尤其是 Twitter 上，特定类别的用户（如意见领袖）已基于网络与内容指标给出了令人满意的操作性定义。其他类别（例如在线行动者）同样重要，但其刻画仍需要实验探索。我们提出假设：此类有趣用户可在时间与空间局部化的语境中发现，即包含关于在 Twitter 上具有显著影响的社交事件或运动互动的微小但主题性的网络片段。为验证该假设，我们设计了一个持续的用户画像发现流水线，通过从 Twitter 流中采集并分析语境，产出不断增长的用户画像数据集。该画像数据集包含关键的网络与基于内容的用户指标，支持使用用户自定义评分函数刻画特定类别的在线用户。本文描述了该流水线的设计与实现，以及在一个由英国医疗相关运动构成的案例研究上的实证评估，通过比较三种实验性排序函数，展示了它如何支持在线行动主义的操作性定义。代码已公开可用。
引用
@article{arxiv.1903.07061,
title = {A customisable pipeline for continuously harvesting socially-minded Twitter users},
author = {Flavio Primo and Paolo Missier and Alexander Romanovsky and Mickael Figueredo and Nelio Cacho},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.07061},
year = {2019}
}
备注
Procs. ICWE 2019, June 2019, Korea