Journals / Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2023 / Cilt: 12 - Sayı: 2

Predicting users age and gender using Turkish social media messages

Türkçe sosyal medya mesajlarından kullanıcıların yaş ve cinsiyetini tahmin etme

Pages
325–333
Publication Date
2023-04-15
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Our extensive experiments show that the messages shared by users offer important clues about people's age and gender information.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Social media platforms provide a huge amount of data on people's opinions on any topic.
📊
Key Findings & Data:Within the scope of the study, we constructed a labeled dataset consisting of age and gender information of 1040 Twitter users.
💡
Conclusion & Impact:Our extensive experiments show that the messages shared by users offer important clues about people's age and gender information.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Doğal Dil İşleme · Yaş Tahmini · Cinsiyet Tahmini

Abstract

Social media platforms provide a huge amount of data on people's opinions on any topic. Therefore, such platforms are very important data sources for many studies such as market analysis and social opinion prediction. However, since social media users do not fully reflect a society, it is necessary to take additional steps to reduce bias such as weighted counting based on users' age and gender. In this study, we focus on the problem of predicting the age range and gender of the owner of a given Twitter account using the shared messages in Turkish. Within the scope of the study, we constructed a labeled dataset consisting of age and gender information of 1040 Twitter users. In addition, we developed five different methods based on words, characters, retweets, fastText, and BERT. Our extensive experiments show that the messages shared by users offer important clues about people's age and gender information.

Özet

Sosyal medya platformları insanların herhangi bir konu hakkındaki fikirlerine dair çok yüksek miktarda veri sunmaktadır. Bu yüzden, bu tip platformlar market analizi ve toplumsal görüş tahmini gibi birçok çalışma için çok önemli veri kaynaklarıdır. Ancak, sosyal medya kullanıcıları bir toplumu tam anlamıyla yansıtmadığından ötürü sosyal medya verisindeki yanlılığı azaltmak için kullanıcıların yaşı ve cinsiyeti gibi çeşitli bilgileri de göz önünde bulundurarak sayma işlemi gibi ek adımların atılması gerekmektedir. Bu çalışmada verilen bir Türkçe Twitter hesabının paylaştığı mesajları kullanarak hesap sahibinin yaş aralığını ve cinsiyetini tahmin etme problemi konusunu ele aldık. Çalışma kapsamında 1040 Twitter kullanıcısının yaş ve cinsiyet bilgilerinden oluşan etiketli bir veri kümesi hazırlanmıştır. Ardından kelime, karakter, retweet, fastText ve BERT tabanlı beş farklı yöntem geliştirilmiştir. Yaptığımız kapsamlı deneylerden kullanıcıların paylaştıkları mesajların insanların yaş ve cinsiyet bilgisine dair önemli ipuçları sunduğunu göstermektedir.

🔖

Cite This Article

GÖRGÜN, M. K., DEMİROK, G. B., KUTLU, M. (2023). Predicting users age and gender using Turkish social media messages. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 12 - Sayı: 2, 325–333. https://ajindex.com/articles/892448

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Aljazeera, Twitter daily user growth rises as Musk readies to take control, https://www.aljazeera.com /economy/2022/4/28/twitter-daily-user-growth-rises-as-musk-readies-to-take-control, Erişim Tarihi: 29 Mart 2023.
  2. Statista, Leading countries based on number of Twitter users as of January 2022, https://www.statista.com /statistics/242606/number-of-active-twitter-users-in-selected-countries/, Erişim Tarihi: 29 Mart 2023. N. Dwi Prasetyo, and C. Hauff, Twitter-based election prediction in the developing world. Proceedings of the 26th ACM Conference on Hypertext & Social Media, pp. 149-158,
  3. Guzelyurt, TRNC, Cyprus, 2015.
  4. A. Rashed, M. Kutlu, K. Darwish, T. Elsayed, and C. Bayrak, Embeddings-Based Clustering for Target Specific Stances: The Case of a Polarized Turkey. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, pp. 537-548, 2021. P. Suárez-Serrato, M. E. Roberts, C. Davis, and F. Menczer, On the influence of social bots in online protests. International Conference on Social Informatics, pp. 269-278,
  5. Bellevue, USA, 2016
  6. A. Mislove, S. Lehmann, Y. Y. Ahn, J. P. Onnela, and J. Rosenquist, Understanding the demographics of Twitter users. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, Vol. 5, No. 1, pp. 554-557,
  7. Barcelona, Spain, 2011
  8. C. Bayrak M. Kutlu, Predicting Election Results via Social Media: A Case Study for 2018 Turkish Presidential Election. IEEE Transactions on Computational Social Systems. 2022. https://doi.org /10.1109/TCSS.2022.3178052. PAN, Shared Tasks, https://pan.webis.de/shared-tasks.html, Erişim Tarihi: 29 Mart 2023.
  9. P. Bojanowski, E. Grave, A. Joulin, and T. Mikolov, Enriching word vectors with subword information. Transactions of the association for computational linguistics, 5, 135-146, 2017. https://doi.org/10.1162 /tacl_a_00051. J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), pp. 4171-4186,
  10. Minneapolis, MN, USA, 2019.
  11. H. A. Schwartz, J. C. Eichstaedt, M. L. Kern, L. Dziurzynski, S. M. Ramones, M. Agrawal, A. Shah, M. Kosinski, D. Stillwell, M. E. Seligman, and L. H. Ungar, Personality, gender, and age in the language of social media: The open-vocabulary approach. PloS one, 8 (9), e73791, 2013, https://doi.org/10.1371/journal. p