TwitterPaul：提取与聚合 Twitter 预测
社会与信息网络
2015-03-13 v2 人工智能
物理与社会
摘要
本文介绍了 TwitterPaul，这是一个旨在利用社交媒体数据来预测 2010 年 FIFA 世界杯比赛结果的系统。为此，我们从世界杯期间发生的大量推文样本中提取了超过 538K 条关于足球比赛的提及，并将其分类为不同类型，精度高达 88%。我们对不同的提及进行了聚合，以预测实际比赛的结果。我们试图学习哪些 Twitter 用户是准确的预测者，并探索了几种技术以利用这些信息做出更准确的预测。我们将结果与强基线及博彩赔率（预测市场）进行了比较，发现提取的质量比数量更重要，这表明在中等规模数据集上工作的高精度方法优于使用大量数据的低精度方法。最后，通过聚合某些类别的预测，系统性能接近博彩赔线。此外，我们相信这个独立于领域的框架有助于预测其他体育赛事、选举、产品发布日期以及人们在社交媒体上讨论的其他未来事件。
引用
@article{arxiv.1211.6496,
title = {TwitterPaul: Extracting and Aggregating Twitter Predictions},
author = {Naushad UzZaman and Roi Blanco and Michael Matthews},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.6496},
year = {2015}
}
备注
Check out the blog post with a summary and Prediction Retrieval information here: http://bitly.com/TwitterPaul