A longitudinal study of topic classification on Twitter
Notice bibliographique
Résumé
Twitter represents a massively distributed information source over topics ranging from social and political events to entertainment and sports news. While recent work has suggested this content can be narrowed down to the personalized interests of individual users by training topic filters using standard classifiers, there remain many open questions about the efficacy of such classification-based filtering approaches. For example, over a year or more after training, how well do such classifiers generalize to future novel topical content, and are such results stable across a range of topics? In addition, how robust is a topic classifier over the time horizon,e.g., can a model trained in 1 year be used for making predictions in the subsequent year? Furthermore, what features, feature classes, and feature attributes are most critical for long-term classifier performance? To answer these questions, we collected acorpusof over 800 million English Tweetsviathe Twitter streaming API during 2013 and 2014 and learned topic classifiers for 10 diverse themes ranging from social issues to celebrity deaths to the “Iran nuclear deal”. The results of this long-term study of topic classifier performance provide a number of important insights, among them that: (i) such classifiers can indeed generalize to novel topical content with high precision over a year or more after training though performance degrades with time, (ii) the classes of hashtags and simple terms contain the most informative feature instances, (iii) removing tweets containing training hashtags from the validation set allows better generalization, and (iv) the simple volume of tweets by a user correlates more with their informativeness than their follower or friend count. In summary, this work provides a long-term study of topic classifiers on Twitter that further justifies classification-based topical filtering approaches while providing detailed insight into the feature properties most critical for topic classifier performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».