Τεχνικές εντοπισμού δημογραφικών χαρακτηριστικών από δεδομένα Κοινωνικής Δικτύωσης
Creators: name: Μαρινοπούλου, Θεοκτίστη Παναγιώτη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Κοινωνικά Δίκτυα
Μη επιβλεπόμενη Μηχανική Μάθηση
Δημογραφικά χαρακτηριστικά
Social Media
Unsupervised Machine Learning
Demographics

description: Η μελέτη της ανθρώπινης συμπεριφοράς και των δημογραφικών χαρακτηριστικών που την επηρεάζουν, απασχολεί τόσο τον ερευνητικό, όσο και τον επιχειρηματικό κόσμο, καθώς προσφέρει τη δυνατότητα εξαγωγής συμπεριφορικών προτύπων που αξιοποιούνται για πολλαπλούς σκοπούς. Πριν την εμφάνιση του Web 2.0, η πληροφορία για δημογραφικά χαρακτηριστικά ήταν περιορισμένη και βασιζόταν σε δεδομένα που συλλέγονταν με παραδοσιακές μεθόδους (π.χ. ερωτηματολόγια, απογραφές, κλπ.). Πλέον, η καταγραφή της ανθρώπινης δραστηριότητας στο Διαδίκτυο και το περιεχόμενο που οι χρήστες δημοσιεύουν στα Κοινωνικά Δίκτυα, προσφέρουν απεριόριστες δυνατότητες για την απόκτηση και την αξιοποίηση μεγάλου όγκου πολύτιμων πληροφοριών. Ωστόσο, στην περίπτωση αυτή, απαιτείται ανάπτυξη κατάλληλων μεθόδων απόκτησης γνώσης. Η παρούσα διπλωματική εργασία, εστιάζοντας στην ενίσχυση της ασφάλειας των χρηστών στο Διαδίκτυο και στα Κοινωνικά Δίκτυα, επιχειρεί να διερευνήσει κατά πόσο το περιεχόμενο που δημοσιεύουν οι χρήστες στα Κοινωνικά Δίκτυα είναι ικανό να οδηγήσει στον εντοπισμό της ηλικίας ή του φύλου τους. Στο πλαίσιο αυτό, εξάγονται χαρακτηριστικά από τα προφίλ των χρηστών στο Twitter και αξιολογούνται με βάση τη συσχέτιση τους με την ηλικία και το φύλο αξιοποιώντας και συγκρίνοντας τεχνικές εντοπισμού και πρόβλεψης δημογραφικών χαρακτηριστικών. Συγκεκριμένα, καλύπτοντας κάποια κενά της βιβλιογραφίας, διάφοροι αλγόριθμοι μη επιβλεπόμενης μηχανικής μάθησης εφαρμόζονται και συγκρίνονται, και η επικύρωση των αποτελεσμάτων τους πραγματοποιείται μέσω της αξιοποίησης ενός συνόλου δεδομένων ground truth που δημιουργείται από πλευράς μας. Τα αποτελέσματα της έρευνας οδηγούν στο συμπέρασμα ότι η χρήση αργκό λέξεων, σημείων στίξης, emoticons και οι αναρτήσεις συνδέσμων στις δημοσιεύσεις των χρηστών συσχετίζονται με την ηλικία και το φύλο, καθώς και ότι ο εντοπισμός και η πρόβλεψη της ηλικίας είναι μία πιο δύσκολη διαδικασία από αυτή του φύλου. Επίσης αποδεικνύεται ότι ο αλγόριθμος k-means είναι μία αποδοτική τεχνική εν αντιθέσει με τον ιεραρχικό αλγόριθμο ο οποίος δείχνει να αποτελεί μία πιο αδύναμη προσέγγιση σε τέτοιου είδους προβλήματα. Τέλος, συνάγεται το συμπέρασμα ότι τα θέματα που συζητούν τα άτομα διαφορετικής ηλικίας και φύλου, ποικίλουν και δεν παίζουν καθοριστικό ρόλο για την πρόβλεψη των συγκεκριμένων δημογραφικών χαρακτηριστικών
description: against ground truth data that have been previously collected. The findings of this study suggest that the use of slang words and phrases, punctuation marks, emoticons and posting links are associated with sex and age of the user, with the latter being more difficult to be predicted accurately. In addition, it is shown that the k-means clustering algorithm is preferred over a supervised algorithm to analyse such data. Finally, it is concluded that the content of the messages exchanged across users of different age and sex is not informative for predicting these particular demographic characteristics