Sep, 2014

分析社交媒体上的食品语言

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TL;DR研究社交媒体上食品语言的预测能力，通过三百万个相关推特文章的语料库，演示可以直接从数据中预测许多潜在的人口特征，包括超重率、糖尿病率、政治倾向和作者的家庭地理位置，所有任务的基于语言的模型都显著优于多数基线。最后，我们设计和实现了一个在线系统，用以实时查询和可视化数据集。
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发现论文，激发创造
  • 通过 Twitter 研究食物消费

    本文研究了利用推特进行营养数据收集与分析的可行性，通过关联 210K 用户推特中提及的饮食体验与其兴趣、社交网络等因素，以推断全美国人的饮食习惯；进一步根据提及的食物名称和人口统计学变量预测县级肥胖症和糖尿病数据，结果较之前的研究表现更佳；最后，还根据提到社会和经济因素的数据，研究了肥胖症的社会因素。

    Dec, 2014

  • 社交餐饮的自下而上分析

    本研究通过对 Instagram 上标签和社交网络数据的分析，尝试理解外部图片的内容以及其与已有标签的关联，特别地，通过纯粹的社交网络数据尝试识别食品图像的类别和内容，并证明了该方法在识别流行食品类别时的正确率可以达到 70% 以上，这表明通过数据驱动的分析可以为图片内容的关系及开发相关算法提供新的机遇和挑战。

    Mar, 2016

  • 下雨天我们在推特上谈论哪些食物？

    本研究探讨拉脱维亚的一组推文数据集，以及关于不同天气条件下的平均温度，降雨量和其他现象的天气观测数据集。我们发现具体的天气条件带来了特定的食品信息分享，并自动分类推文情感，并讨论其与天气的关系。研究对大规模社交网络数据理解食品消费者的选择和看法的增长领域做出了贡献。

    Apr, 2023

  • 通过近十年的食品推文学到什么

    本研究介绍了拉脱维亚 Twitter 食品语料库，包含超过 2 百万个与食品、饮料、吃和喝相关的推文。我们还分离出两个子语料库，用于培训领域特定的问题回答和情感分析模型。

    Jul, 2020

  • 利用社交媒体上发布的肯尼亚和其他地方的照片，检测和分析食品类型

    通过社交媒体平台的大数据监测，运用基于位置和关键词的图片爬取方法，训练出肯尼亚饮食分类模型及识别器，对 13 种典型肯尼亚食品进行分类识别，结合对图片、标签的分析和挖掘，探究了 2019 年 3 月肯尼亚社交媒体上各种食品的人气趋势。

    Aug, 2019

  • 公共卫生的社交媒体图像分析

    研究通过 Instagram 中用户提供的标签与机器标注标签的数据来源的可行性及其对公共健康状况的研究价值，发现二者均可用于推断县域健康状况，并提出了机器标注标签在研究物质滥用方面的应用潜力。

    Dec, 2015

  • 推特语言模式的社会经济依赖性：多元分析

    探讨了社会语言学的核心问题，即在全球范围内，个体的语言变异是受许多外部因素影响的，并利用法国最大的推特文本数据集和详细的社会经济地图，研究表明人们的社会经济地位、地理位置和社交网络等因素都对个体网络文本数据中的语言变量有显著影响。

    Apr, 2018

  • 使用大型语言模型表征在线饮食失调社群

    社交媒体与饮食失调之间存在复杂的联系，社交媒体平台通过放大宣传和推动饮食失调行为的内容和社区，进一步加剧了饮食失调的问题。本研究通过网络和语言分析，描述了利用大型语言模型分析在线社区中的言论，探索与饮食失调相关话题上的态度，以识别潜在有害内容的新框架，并强调需要更好的社交媒体管理来阻断有害反馈循环并保护弱势群体。

    Jan, 2024

  • 利用网络和语言信息预测 Twitter 用户的社会经济属性

    本研究针对 Twitter 用户的情况，使用低维向量表示的图形嵌入技术来提取用户的社交网络信息，并用此信息预测 Twitter 用户的职业阶层和收入水平，结果显示该方法优于现有的方法，并且将社交网络和语言信息相结合可以进一步提高预测结果。

    Apr, 2018

  • 利用地理参考语料库绘制语言和人口统计图

    本文通过评估地理信息标注的大型语料库，探究不同数据集在代表人口统计学中的差异性和效果，并发现社交媒体数据在预测语言库存方面比网络数据更准确。

    Apr, 2020