Figura che mostra la sovrapposizione tra le tre interazioni di rete. Il grafico mostra la sovrapposizione tra gli account di tre reti:(1) IN@:l'elenco degli account per i quali l'utente ha ritwittato, rispondi a, o menzionare nella loro cronologia principale, (2) PN@ l'elenco degli account menzionati nei tweet che piacciono all'utente, e (3) CN_FR l'elenco dei follower/amici, ovvero gli account che l'utente segue. Credito:Aldayel e Dr. Magdy.
Come dimostrato da alcuni recenti estremi, incidenti controversi, come lo scandalo Facebook e Cambridge Analytica, i social media possono essere una vera miniera d'oro per le informazioni degli utenti. Infatti, la maggior parte dei ricercatori sociali e delle società di analisi percepisce i social media come una delle risorse più preziose per comprendere l'opinione pubblica e il modo in cui gli individui reagiscono a eventi specifici.
Con questo in testa, gruppi di ricerca di tutto il mondo hanno cercato di sviluppare strumenti per analizzare l'attività dei social media e raccogliere automaticamente informazioni sulle posizioni delle persone su argomenti specifici. In un recente studio, un gruppo di ricercatori dell'Università di Edimburgo ha deciso di svelare alcuni dei fattori chiave che possono aiutare a determinare le posizioni degli individui in base ai loro profili sui social media. La loro carta, pre-pubblicato su arXiv, offre nuovi spunti interessanti che potrebbero portare allo sviluppo di strumenti di analisi più avanzati.
"La previsione della posizione sui social media gioca un ruolo fondamentale in vari studi di analisi volti a misurare l'opinione pubblica su vari argomenti, "Abeer Aldayel, uno dei ricercatori che ha condotto lo studio, detto TechXplore . "Ultimamente, studi di ricerca hanno proposto vari metodi per modellare la posizione sui social media. Questo studio esamina come la posizione delle persone su argomenti specifici può essere prevista dai dati dei social media utilizzando più segnali di interazione online. Uno dei messaggi principali del nostro documento è che c'è una reale preoccupazione per la privacy degli utenti. Speriamo che questo studio venga utilizzato per aumentare la consapevolezza delle persone sulla loro attività online e su come può essere utilizzata".
Per comprendere meglio i segnali online che possono svelare il punto di vista di un utente su un evento o un argomento, i ricercatori hanno condotto uno studio approfondito su un popolare set di dati di rilevamento della posizione, chiamato set di dati della posizione SemEval. Il set di dati sulla posizione di SemEval contiene 4000 tweet su cinque temi sociali e religiosi.
Aldayel e la sua collega, la dott.ssa Magdy, hanno analizzato i possibili fattori online per la previsione della posizione sui social media utilizzando tre fattori chiave di interazione di rete. Il primo fattore, chiamate "reti di interazione, ' include gli account e i domini web con cui gli utenti interagiscono o citano nei loro tweet. Il secondo, chiamate "reti di preferenza, ' è composto da interazioni indirette con altri account e domini web contenuti nei post che gli utenti hanno apprezzato. Il terzo e ultimo fattore, chiamata "rete di connessione", ' include tutti gli account che seguono gli utenti e che gli utenti seguono.
"Vale la pena notare che questi fattori di rete sono indipendenti dal fatto che gli utenti esprimano la loro posizione nei confronti dell'argomento dell'analisi, poiché questi fattori dipendono dalle interazioni sociali e dai siti web con cui gli utenti hanno interagito indipendentemente dal contenuto dei loro tweet, " ha spiegato Aldayel.
I risultati raccolti dai ricercatori suggeriscono che la posizione di un utente può essere rilevata analizzando molteplici aspetti della sua attività online, compresi i post, account con cui interagiscono o seguono, siti web che visitano, e contenuti che gli piacciono. interessante, quando si analizzano solo le funzionalità di rete, il team ha ottenuto prestazioni simili a quelle dei modelli all'avanguardia che si concentrano solo sul contenuto testuale dei post. Inoltre, quando si combinano le funzionalità di rete (ad es. le connessioni online di un utente) e le funzionalità dei contenuti (ad es. i post di un utente), i ricercatori hanno raggiunto le prestazioni di rilevamento della posizione più elevate riportate fino ad oggi, con una misura F del 72,49 percento.
"Il nostro studio dimostra esplicitamente, attraverso l'uso di funzionalità di rete online, come si può prevedere la posizione inespressa attraverso l'uso di diversi segnali di interazione di rete, " Ha detto Aldayel. "La maggior parte delle funzionalità online chiave a volte possono non essere correlate all'argomento dell'analisi e tuttavia avere un impatto elevato sulla decisione della posizione. Ad esempio, le interazioni con account come @goodreads e @SkyNews aiutano a rilevare la posizione nei confronti del movimento femminista (FM) e del cambiamento climatico (CC), rispettivamente."
La maggior parte degli studi precedenti incentrati sul rilevamento della posizione non hanno dimostrato come ciascuna delle "tracce" online lasciate dagli utenti possa aiutare a rilevare la loro posizione su una determinata questione. Aldayel e i suoi colleghi, d'altra parte, raccolto informazioni specifiche sul significato di ogni azione che un singolo utente di social media esegue online, inclusi quelli "silenziosi" come seguire gli account o mettere mi piace ai post di altri.
"Un altro risultato interessante del nostro studio è che la somiglianza complessiva tra gli account in ciascuna delle tre reti è minuscola, " Ha aggiunto Aldayel. "Ciò significa che gli utenti tendono a interagire e ad apprezzare i contenuti di utenti al di fuori della loro rete di connessione e gradiscono i tweet con collegamenti generalmente diversi dai domini che collegano nei loro tweet. Questa è una scoperta molto interessante, in quanto solleva ulteriori domande di ricerca sul motivo di avere prestazioni simili per le tre reti nel rilevamento delle posizioni quando sono per lo più diverse".
Nel futuro, le osservazioni raccolte da Aldayel e dai suoi colleghi potrebbero informare lo sviluppo di strumenti di analisi più avanzati per rilevare le posizioni delle persone in base alle loro interazioni sui social media. Il loro lavoro, però, fornisce anche informazioni importanti per gli utenti dei social media, evidenziando quanto si può dedurre sui loro punti di vista e opinioni in base alle loro azioni online.
"Stiamo ora lavorando alla progettazione di un quadro metodologico che potrebbe aiutare a proteggere la privacy degli utenti sui social media, " disse Aldayel.
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