한 줄 요약 : 트위터 리스트에 올라온 트윗을 바탕으로 많이 쓰는 단어 뽑아내면, 그 단어 안 써도 이 단어와 연관있는 user이다
D Kim, Y Jo, IC Moon… - … How Can We Learn From It, 2010 - en.scientificcommons.org
Publikationsansicht. 57372190. Analysis of Twitter Lists as a Potential Source
for Discovering Latent Characteristics of Users (2010). ...
for Discovering Latent Characteristics of Users (2010). ...
트위터의 리스트를 이용해서 이용자의 성향을 알아낼 수 있다는 논문입니다.
4페이지.
트위터에 리스트는 타인이 해주고 뭐 등등해서
X^2이라는 프로그램인지...
어쨌든 말뭉치corpus이용해서
대중적인 단어는 낮게 나오고,
특정 class(여기서는 list안의 트윗들)에서 자주 나오면
값이 높게 나오게 해서
해당 단어가 비록 그 유저가 쓰거나 하지 않았더라도
그 유저가 리스트에 들어가있으면
그런 단어들과 관련된 성향을 보이는 것 같다...
라는 건데
실험 설계에서 37명의 피실험자를 통해서...
음... 아.. 에...
뭐 40번 중에 3번만 틀렸다고 뭐...
에...
그래요 점심 먹고 와서
배가 불러서 제대로 모르겠네요.
어쨌든 실험했더니
꽤 잘 찾아냈다는 겁니다.
(해당 단어와, 랜덤한 단어들 사이에서 user찾기를)
제대로 해석한 거면
해당 단어로 된 선택지와 랜덤한 단어로 된 선택지와 user를 주면,
어떤 단어에 가까운 user인가를
사람이 판단하는 거..라 했나?
확신은 못 하겠네요.
뭐 어쨌든 그렇습니다!
학술대회에 내는 논문을 20일까지 써야하므로 ㅜㅜ...
얼른 다른 것들도 읽어야죠!
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