A methodology for community detection in Twitter

Silva, Wendel; Santana, Ádamo Lima de; Lobato, Fábio Manoel França; Pinheiro, Márcia

doi:10.1145/3106426.3117760

Cited by 39 publications

(18 citation statements)

References 8 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…An overview of the proposed method is depicted in Figure 1, which is inspired by the ideas found in [36]. We first crawl a set of tweets, which are stored in a document data base.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets

Vargas-Calderón

Camargo

2019

Cities

View full text Add to dashboard Cite

With the increasing use of the Internet and mobile devices, social networks are becoming the most used media to communicate citizens' ideas and thoughts.This information is very useful to identify communities with common ideas based on what they publish in the network. This paper presents a method to automatically detect city communities based on machine learning techniques applied to a set of tweets from Bogotá's citizens. An analysis was performed in a collection of 2,634,176 tweets gathered from Twitter in a period of six months.Results show that the proposed method is an interesting tool to characterize a city population based on a machine learning methods and text analytics. reducing the digital gap in Colombia. For instance, from 2011 to 2014, several portions of the city have experienced an increase of up to 148.3% in homes with Internet connection [2]. By 2011, both Facebook and Twitter were the most popular social networks in Bogotá [1]. Moreover, 65.5% of Bogotá's Internet users used social networks by 2014 [2]. This study concentrates on Twitter because it allows its users to write posts with a length ranging from 1 to 140 characters 1 , making Twitter a tool for microblogging, a form of communication in which users express their opinion about several topics in short posts (tweets) [3].By only taking the users' posts and not the explicit relations between the users, our large data set is an interesting basis for testing unsupervised community detection methodologies. In fact, the only common factor that relates the users from our data set is that they are connected by geographical location.Such unsupervised community detection methodologies help to understand social phenomena that takes place in that geographical region and in a particular period of using data from any social network with no a priori knowledge of people's relations.With the objective of identifying the main topics treated by Bogotá's population on Twitter, as well as detecting possible communities, we collected tweets emitted from Bogotá. Then, a Word2Vec model [4] was built in order to represent the set of tweets corresponding to each user as a vector in a vector space.The gap statistic [5] was used to estimate the number of clusters that could be formed using these vectors. Finally, a frequency distribution of words was built for each cluster, so that each cluster could be identified by its most frequent words, which ultimately characterizes a topic.Our work acknowledges that online social networks constitute one of the main scenarios where people express their opinions, which makes them an outstanding source of information that allows the characterization of important topics for the citizenship. Therefore, we provide a robust method for studying 1 Data was collected before the change in the maximum tweet length to 280 characters

show abstract

“…An overview of the proposed method is depicted in Figure 1, which is inspired by the ideas found in [36]. We first crawl a set of tweets, which are stored in a document data base.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets

Vargas-Calderón

Camargo

2019

Cities

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Nesta seção será apresentada a metodologia utilizada para o presente estudo, desde a coleta dos dados até a interpretação dos resultados, descrevendo as etapas de préprocessamento e métodos utilizados nas análises. O fluxo utilizadoé semelhante ao descrito em [Silva et al 2017].…”

Section: Metodologiaunclassified

Notícias relacionadas a pessoas com deficiência: uma análise do conteúdo gerado pelos usuários em postagens de mídias sociais

Rodrigues

Júnior

Lobato

2019

Anais Do XVI Encontro Nacional De Inteligência Artificial E Computacional (ENIAC 2019)

View full text Add to dashboard Cite

As mídias sociais desempenham um papel essencial para as pessoas com deficiência e seus familiares por proporcionarem um canal de denúncia e induzirem a construção de redes de apoio. No entanto, discursos de ódio também são encontrados nessas mídias. Nesse sentido, uma análise das postagens de mídia social sobre notícias relacionadas à deficiência no Brasil é apresentada neste artigo. Os comentários da mídia foram coletados e analisados usando modelagem de tópicos e análise de sentimentos. Além disso, as postagens foram classificadas de acordo com o seu conteúdo. Os resultados mostram que há uma busca sobre o assunto, principalmente em relação a reclamações ou em busca de apoio mútuo. Os achados da pesquisa podem guiar a formação de uma rede de apoio às pessoas com deficiência e suas famílias.

show abstract

“…Na literatura, há diversos estudos que utilizam dados de revisões e de reclamações online obtidos de diferentes plataformas de mídias sociais tais como Twitter, Facebook, TripAdvisor, Booking.com e entre outras [Bahtar and Muda 2016, Silva et al 2017, Xiang et al 2017, Vermeer et al 2019. Geralmente, estes estudos utilizam em suas análises um conjunto amostral de dados para extrair informações que possibilitam a detecção, descrição ou previsão de padrões que influenciam na tomada de decisões teóricas e/ou práticas.…”

Section: Introductionunclassified

Análise comparativa das principais plataformas de reclamações online: implicações para análise de mídia social em negócios

Sousa¹,

Guimarães²,

Jacob³

et al. 2020

Anais Do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2020)

View full text Add to dashboard Cite

Novas formas de relacionamento entre empresas e clientes foram introduzidas através do uso massivo de mídias sociais, e têm transformado a forma com a qual clientes tomam decisões de compras. Esta nova realidade explicitou a importância da análise do conteúdo relacionado a marcas e produtos publicados por consumidores em plataformas de mídias sociais. Nesse sentido, este artigo apresenta uma análise comparativa das duas maiores plataformas de reclamação online no Brasil, o ReclameAqui e o Consumidor.gov. Nas análises são utilizados os conteúdos provenientes de mineração de dados textuais de reclamações de cinco grandes empresas do setor de ecommerce brasileiro, com o objetivo de fornecer uma base para compreender os desafios e oportunidades nas análises destas mídias sociais em negócios. Os resultados mostram que a forma de atuação das empresas nessas plataformas deve ser especifica para cada plataforma, pois existem particularidades, tais como grupo de consumidores, conteúdo e principais tipos de problemas.

show abstract

A methodology for community detection in Twitter

Cited by 39 publications

References 8 publications

Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets

Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets

Notícias relacionadas a pessoas com deficiência: uma análise do conteúdo gerado pelos usuários em postagens de mídias sociais

Análise comparativa das principais plataformas de reclamações online: implicações para análise de mídia social em negócios

Contact Info

Product

Resources

About