An Explainable Multi-Aspect User Profiling Online Platform
Creators: name: Λουβουλίνας, Αναστάσιος Ευαγγέλου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Μηχανική μάθηση
Προφίλ χρηστών
Διαδικτυακή εφαρμογή
Machine Learning
User profiling
Web application

description: Η μεταπτυχιακή διπλωματική αυτή εργασία παρακινείται από την αναγκαιότητα ανάλυσης των ψυχο-δημογραφικών χαρακτηριστικών των χρηστών των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, προκειμένου να παρέχεται ακριβής ανάλυση για τους χρήστες χωρίς την άμεση εισαγωγή των δεδομένων από αυτούς. Προς αυτή την κατεύθυνση, η κύρια συνεισφορά αυτής της εργασίας είναι μια διαδικτυακή εφαρμογή, ονομαστικά Mediator, που προβλέπει χαρακτηριστικά προφίλ ενός χρήστη του Twitter, όπως ηλικία, φύλο, συναίσθημα, προσωπικότητα, εθνικότητα, τα ενδιαφέροντα του και την τοποθεσία, δημιουργώντας ένα πλήρες προφίλ χρήστη, συμπεριλαμβανομένων ψυχο-δημογραφικών πτυχών. Το κύριο πλεονέκτημα του Mediator έναντι άλλων εργαλείων δημιουργίας προφίλ χρήστη που είναι δημοφιλή και διαθέσιμα στο διαδίκτυο είναι ότι η πλατφόρμα ενσωματώνει δυνατότητες επεξήγησης στα τελικά αποτελέσματα χρησιμοποιώντας προηγμένες και εξελιγμένες τεχνικές και έτσι ο τελικός χρήστης έχει τη δυνατότητα να ερμηνεύσει τα αποτελέσματα. Μόλις ο χρήστης επισκεφτεί τη σελίδα, υπάρχει μια γραμμή αναζήτησης όπου μπορεί να βάλει το όνομα χρήστη του χρήστη, θέλει να αναλύσει περαιτέρω δημιουργώντας ένα προφίλ χρήστη. Επιπλέον, μπορεί να επιλέξει ποιο συγκεκριμένο χαρακτηριστικό θα ήθελε να αναλύσει από το προφίλ του Twitter και τα αποτελέσματα να εμφανίζονται στη σελίδα. Τελευταίο αλλά εξίσου σημαντικό, το Mediator παρέχει επεξήγηση στα τελικά αποτελέσματα και έτσι ο χρήστης μπορεί να καταλάβει πώς εξήχθησαν αυτά τα αποτελέσματα παρέχοντας διαφάνεια στα αποτελέσματα. Είναι σημαντικό να κατανοήσουμε ότι, τελικά, αυτά τα μοντέλα θα χρησιμοποιηθούν από ανθρώπους που πρέπει να τους εμπιστευτούν, να κατανοήσουν τα λάθη που κάνουν και το σκεπτικό πίσω από τις προβλέψεις τους, καθώς το δικαίωμα στην Επεξήγηση αναδεικνύεται ως υψηλή προτεραιότητα των εξατομικευμένων υπηρεσιών .
description: This work is motivated by the necessity to analyze the psycho-demographic traits of social media users, in order to provide accurate analysis for users’ without their direct input of data. Towards this direction, the main contribution of this work is a web app that predicts profiling aspects of a Twitter user, such as age, gender, emotion, sentiment, personality, ethnicity, topics and location creating a complete user profile including psycho-demographic aspects: Mediator. The main advantage of Mediator against other user profiling tools that are popular and available online is that the platform incorporates explainability capabilities over the final results using advanced and sophisticated techniques and thus the end user has the ability to interpret the results. Once the users visits the page, there is a search bar where they can put the username of the user, they want to further analyze creating a user profile. Afterwards, they can select what specific feature they would like to analyze from the Twitter profile and the results are displayed in the page. Last but not least, Mediator provides explainability over the final results, and thus the users can understand how these results were exported providing transparency over the results. It is crucial to understand that, in the end, these models will be used by humans who need to trust them, understand the errors they make, and the reasoning behind their predictions, since the right to Explainability emerges as a high priority of personalized services