Análisis de personalidad en Twitter mediante modelos de usuario basados en extracción de características y aprendizaje colaborativo
Author
Llanos Alonso, JuliaEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2015-09Subjects
Twitter; Aprendizaje - Trabajo en equipo; Redes sociales; InformáticaNote
Máster Universitario en Ingeniería Informática y Máster Universitario en Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y las ComunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
El estudio de la personalidad es un campo muy trabajado tanto en el ámbito de la
psicología como en el de la recuperación de información. Pese al interés social que
despierta, y las numerosas técnicas y trabajos que se han desarrollado al respecto,
sigue siendo un campo abierto con mucho trabajo por hacer. En el estudio de la
personalidad existen algunos aspectos clave que han supuesto grandes desafíos para
la comunidad científica. Muchos de ellos están relacionados con la adquisición de
datos fiables y estadísticamente representativos,esto es, su cientes, para la
validación de la personalidad de los usuarios. Las propuestas tradicionales, donde los
sujetos realizan las encuestas estando físicamente presentes ofrecen resultados muy
fiables, aunque su alcance en cuanto a número de usuarios es muy limitado. En este
proyecto se ha propuesto una estrategia que busca balancear un altísimo alcance con
resultados fiables. Otra área compleja en el campo del estudio de la personalidad es
la dedicada a la inferencia de la personalidad de un usuario a partir de la
información disponible sobre el mismo. Tanto el proceso de la inferencia como la
obtención de la información son tareas complicadas. Los algoritmos del estado del
arte (SoA) de este ámbito se han dirigido a las redes sociales para adquirir la
información sobre los usuarios y generar modelos de usuario a partir de ella. Estos
modelos son posteriormente utilizados para entrenar los algoritmos de inferencia. A
pesar de que existe gran cantidad de información en la web, adquirirla no siempre es
sencillo o legal. Por ello, aparte de por motivos de rendimiento computacional, los
modelos de usuario generados tienden a ser lo más simples posible. En este trabajo
se propone una técnica para obtener grandes cantidades de información de usuarios
de forma legal de la red social Twitter. En esta misma línea, se ha demostrado en
este trabajo las ventajas de usar modelos con más cantidad de información. Resulta
de especial interés la demostración de lo útil que ha resultado ser la información
sobre los usuarios afines a un usuario dado (principalmente su personalidad) para la
inferencia de la personalidad del usuario objetivo.Al finalizar este proyecto se ha
presentado un sistema completo para inferir la personalidad de un usuario a partir
de su información en la red social Twitter. Aparte de para obtener resultados de
inferencia, el sistema ha sido diseñado para poder evaluar distintos modelos de
usuario, clasificadores o dimensiones de la personalidad, llegándose a obtener
conclusiones tan relevantes para el estado del arte como la ya mencionada
importancia de incluir la información sobre la personalidad de los usuarios afines a
un usuario concreto en el momento de inferir la personalidad de éste. Personality research is one of the most popular research elds in psychology and
information retrieval techniques. Despite the social interest in this area, and all the
proposed techniques and methods to de ne and study it, there is still a lot of work to
be done. There are some key aspects on these studios that have been tough to face
along the time by the scienti c community. Many of them are related to acquiring
reliable and statistically-representative validation information from the users.
Traditional approaches, where subjects have to attend somewhere to do the survey
seems to be quite reliable, but their scope is very limited. In this thesis, an online
strategy is proposed which trades-o high scope and reliable results. Another key
challenge in this eld is inferring the personality of an user using the available
information. Both, the inferring process and getting information from the users, are
di cult tasks. Approaches in the state of the art (SoA) turn to the social networks
to acquire this information and generate user models based on it. These models are
lately used to train the inferring system. Even if there is a lot of information on the
web, acquiring it is not always legal or easy. Because of that, user models proposed
in the SoA tend to be as simple as possible. In this work, a technique to obtain big
amounts of users information from the social network Twitter is presented. Also the
advantages of using user models with more information are demonstrated. Specially
remarkable is the demonstration of how useful is to use not just the user information
but the peer users, mainly the personality of them. At the end of this project a
complete system to infer the personality of an user from its information in the social
network Twitter is presented. Apart from the inferring tests, the system has been
used to compare and evaluate user models, classi ers and personality dimensions,
being able to obtain results as important as the aforementioned utility of using peer
users personality information when inferring a target user personality.
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