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Prédire la popularité des posts sur les réseaux sociaux avec NARRATOR

Une nouvelle approche qui combine l'analyse visuelle et textuelle pour réussir sur les réseaux sociaux.

Shubhi Bansal, Mohit Kumar, Chandravardhan Singh Raghaw, Nagendra Kumar

― 6 min lire


Prédictions dévoilées sur Prédictions dévoilées sur les posts des réseaux sociaux prédiction de la popularité des posts. Une plongée dans les méthodes de
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Aujourd'hui, les réseaux sociaux, c'est comme un énorme océan où les gens partagent leurs pensées, expériences et photos. Avec des millions de posts chaque jour, c'est facile de se sentir submergé pour dénicher les trucs sympa. Certains posts cartonnent, récoltant des tonnes de likes et de partages, pendant que d'autres coulent sans laisser de trace. Comprendre pourquoi certains posts attirent l'attention et d'autres pas, c'est un peu comme tenter de résoudre un mystère. C'est là qu'on parle de prédire la popularité des posts sur les réseaux sociaux, et ça devient un sujet brûlant parmi les chercheurs et les techos.

Qu'est-ce que la prédiction de popularité ?

La prédiction de popularité, c'est l'art d'essayer de prévoir combien d'attention un post va recevoir. Imagine si tu pouvais savoir avant même de poster combien de likes, de commentaires ou de partages ça allait récolter. Ça te ferait gagner un temps fou, non ? C'est super pertinent pour les créateurs de contenu, les entreprises et les plateformes de réseaux sociaux. Avec tout ce contenu qui circule, savoir quelles tendances suivre et quels styles plaisent au public, ça peut faire la différence entre se perdre dans la masse ou devenir viral.

L'essor du contenu multimodal

Les posts qu'on voit sur les réseaux sociaux aujourd'hui sont rarement juste du texte ou juste des images. Au lieu de ça, c'est un mélange - un cocktail sympa de photos, de mots et de Hashtags. Ce mix, qu'on appelle le contenu multimodal, rend la prédiction de popularité encore plus compliquée. Quand tu rajoutes des hashtags, qui sont comme l'assaisonnement qui donne du goût à un plat, ça devient intéressant. Un super post peut avoir tous les bons ingrédients mais passer inaperçu s'il manque les bons hashtags.

Les défis de la prédiction de popularité

Alors, prédire la popularité d'un post peut sembler facile, mais c'est plus compliqué que ça en a l'air. Les méthodes actuelles se concentrent souvent uniquement sur le contenu des posts, négligeant d'autres facteurs vitaux comme les émotions derrière les hashtags et l'info visuelle dans les images. C'est comme juger un livre par sa couverture sans lire l'histoire à l'intérieur. Ça rend difficile de vraiment saisir ce qui fait qu'un post trouve un écho chez le public.

Entrez NARRATOR

Pour relever ces défis, une nouvelle approche appelée NARRATOR fait son apparition. NARRATOR signifie Réseau de Neurones Profonds Attentionné et Sensible aux Hashtags pour la Prédiction de Popularité des Posts Multimodaux. Un peu compliqué, hein ? Pense à ça comme le super-héros de la prédiction sur les réseaux sociaux, équipé de pouvoirs spéciaux pour analyser le texte, les images et les hashtags en même temps.

Comment fonctionne NARRATOR

NARRATOR est conçu pour prendre en compte plusieurs facteurs qui contribuent à la popularité d'un post. Il extrait des données visuelles comme l'âge et le genre à partir des images et décèle le sentiment des hashtags. Ça veut dire qu'il ne se contente pas de regarder le contenu, mais il fait aussi attention à qui pourrait être sur les images et quels sentiments les hashtags véhiculent.

L'importance des hashtags

Les hashtags sont souvent négligés dans le jeu de la prédiction, mais ils sont essentiels. Pense aux hashtags comme des post-it qui donnent du contexte à un post, aidant le public à comprendre de quoi ça parle. NARRATOR introduit un mécanisme d'attention guidé par les hashtags qui aide le modèle à se concentrer sur les caractéristiques les plus pertinentes influencées par les hashtags. C'est comme avoir un GPS qui te guide vers les meilleurs cafés plutôt que de se balader sans but dans la ville.

Le facteur démographique visuel

Pour améliorer la précision des prédictions, NARRATOR va encore plus loin en examinant les visages dans les images pour évaluer la démographie des utilisateurs. Ça permet au modèle d'avoir des aperçus sur qui interagit avec un post, ce qui peut être super utile pour adapter le contenu à des audiences spécifiques. Si les gens adorent les vidéos de chats, tu peux parier que un post avec un petit chat mignon va bien marcher.

Le rôle de l'Analyse des sentiments

NARRATOR ne concerne pas que les chiffres et les démographies ; c'est aussi une question de sentiments. En analysant le sentiment d'utilisation des hashtags, NARRATOR peut mieux comprendre ce que le public ressent par rapport à un post, ce qui peut influencer énormément sa popularité. Par exemple, un post sur le mariage d'un ami avec des hashtags comme #Amour et #MeilleurJourEver aura sûrement plus d'amour qu'un avec des hashtags comme #Bof ou #PasTop.

Résultats expérimentaux

Des chercheurs ont mené des expériences en utilisant des ensembles de données réels pour évaluer l'efficacité de NARRATOR. Les résultats étaient prometteurs, montrant que NARRATOR surpassait diverses méthodes existantes de prédiction de popularité des posts. Il a significativement amélioré les performances en prenant en compte les démographies visuelles et le sentiment des hashtags.

La vue d'ensemble

À mesure que les réseaux sociaux continuent de croître, comprendre la dynamique de la popularité des posts devient de plus en plus important. Pour les entreprises, savoir quels posts vont plaire peut mener à de meilleures stratégies marketing, à une publicité ciblée et à un meilleur engagement du public. Pour les créateurs de contenu, ça peut signifier plus de visibilité et de succès.

Conclusion

Dans un monde où la présence sur les réseaux sociaux peut faire ou défaire une marque, des outils comme NARRATOR éclairent la nature complexe de l'engagement en ligne. En fusionnant l'information visuelle, le sentiment des hashtags et l'analyse démographique, ça ajoute une couche de sophistication à la prédiction de popularité. Cette approche innovante aide à déchiffrer pourquoi certains posts décollent alors que d'autres s'éteignent, créant de meilleures opportunités pour tous ceux impliqués dans le paysage des réseaux sociaux.

Bien que NARRATOR ait ses défis et ses limites, il ouvre la porte à un futur où prédire la popularité des posts pourrait ne plus être un jeu de devinettes mais une science basée sur les données et l'analyse. À mesure qu'on continue d'innover, qui sait ? Peut-être qu'un jour, on aura une boule de cristal pour les tendances sur les réseaux sociaux !

Source originale

Titre: Sentiment and Hashtag-aware Attentive Deep Neural Network for Multimodal Post Popularity Prediction

Résumé: Social media users articulate their opinions on a broad spectrum of subjects and share their experiences through posts comprising multiple modes of expression, leading to a notable surge in such multimodal content on social media platforms. Nonetheless, accurately forecasting the popularity of these posts presents a considerable challenge. Prevailing methodologies primarily center on the content itself, thereby overlooking the wealth of information encapsulated within alternative modalities such as visual demographics, sentiments conveyed through hashtags and adequately modeling the intricate relationships among hashtags, texts, and accompanying images. This oversight limits the ability to capture emotional connection and audience relevance, significantly influencing post popularity. To address these limitations, we propose a seNtiment and hAshtag-aware attentive deep neuRal netwoRk for multimodAl posT pOpularity pRediction, herein referred to as NARRATOR that extracts visual demographics from faces appearing in images and discerns sentiment from hashtag usage, providing a more comprehensive understanding of the factors influencing post popularity Moreover, we introduce a hashtag-guided attention mechanism that leverages hashtags as navigational cues, guiding the models focus toward the most pertinent features of textual and visual modalities, thus aligning with target audience interests and broader social media context. Experimental results demonstrate that NARRATOR outperforms existing methods by a significant margin on two real-world datasets. Furthermore, ablation studies underscore the efficacy of integrating visual demographics, sentiment analysis of hashtags, and hashtag-guided attention mechanisms in enhancing the performance of post popularity prediction, thereby facilitating increased audience relevance, emotional engagement, and aesthetic appeal.

Auteurs: Shubhi Bansal, Mohit Kumar, Chandravardhan Singh Raghaw, Nagendra Kumar

Dernière mise à jour: 2024-12-14 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.10737

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.10737

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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