失业的社交媒体指纹
物理与社会
2018-11-21 v2 社会与信息网络
数据分析、统计与概率
摘要
近期电子技术和泛在技术的广泛采用使得在前所未有的水平上研究人类行为成为可能，揭示了 underlying 人类活动、移动性和人际交流的普遍模式。在本工作中，我们调查了偏离这些普遍模式是否可能揭示地理区域的社会经济状态信息。我们量化了不同区域的昼夜节律、移动模式和交流风格的偏离程度与其失业率之间的关联。为此，我们检查了一个国家尺度的公开社交媒体数据集，其中我们基于超过 1.45 亿条地理定位消息量化了个体行为特征，这些消息分布在 340 多个不同的西班牙经济区域，这些区域是通过计算凝聚移动流的社区推断得出的。我们发现，表现出更多样化移动流、更早昼夜节律和更正确语法风格的区域显示出较低的失业率。因此，我们提供了一个简单的模型，能够仅凭其社交媒体数字指纹就能准确且易于解释地重建区域失业率。我们的结果表明，可以基于公开可用的社交媒体数据集构建具有成本效益的经济指标。
引用
@article{arxiv.1411.3140,
title = {Social media fingerprints of unemployment},
author = {Alejandro Llorente and Manuel Garcia-Herranz and Manuel Cebrian and Esteban Moro},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.3140},
year = {2018}
}
备注
19 pages (8 main article, 11 Supplementary Information)