SoMeR: Un Nuovo Approccio alla Rappresentazione degli Utenti nei Social Media

L'apprendimento delle rappresentazioni degli utenti è un metodo che usiamo per capire le preferenze, gli interessi e i comportamenti delle persone online. Di solito si fa creando forme più semplici, chiamate vettori a bassa dimensione, che catturano questi aspetti degli utenti. Questi vettori sono particolarmente utili in aree come i sistemi di raccomandazione e la pubblicità mirata. Tuttavia, molti metodi attuali si concentrano solo su un tipo di informazione, come i post di testo o le attività degli utenti, il che significa che non dipingono un quadro completo del comportamento degli utenti.

Per affrontare questa limitazione, presentiamo SoMeR, un nuovo framework progettato per conoscere gli utenti sui social media in modo più completo. SoMeR combina vari tipi di informazioni, come cosa postano gli utenti, quando postano, i dettagli del loro profilo e come interagiscono con gli altri. Usando questo approccio, possiamo creare una visione più dettagliata degli utenti online.

SoMeR guarda le attività degli utenti come una serie di post fatti in momenti specifici e utilizza modelli avanzati per elaborare questi dati insieme a quelli del profilo. Si allena per riconoscere somiglianze tra gli utenti basandosi sulle loro attività. Mostriamo che SoMeR può essere applicato in due modi principali: innanzitutto, per trovare account falsi che potrebbero diffondere disinformazione e in secondo luogo, per vedere come le discussioni online diventano più divise dopo eventi significativi.

#Apprendimento delle Rappresentazioni degli Utenti

L'apprendimento delle rappresentazioni degli utenti è diventato popolare, soprattutto per i sistemi di raccomandazione. Si concentra sulla creazione di rappresentazioni compatte che evidenziano aspetti cruciali del comportamento degli utenti. Nel tempo, sono stati sviluppati vari metodi, che vanno dalle tecniche tradizionali come la fattorizzazione di matrici e tensori a modelli più recenti basati sul deep learning.

Molti di questi metodi sono utili per capire il comportamento degli utenti in diverse situazioni sociali, specialmente sui social media. Ad esempio, ci aiutano ad analizzare opinioni e tendenze all'interno delle comunità. I ricercatori hanno utilizzato queste tecniche per identificare bot online, rilevare contenuti dannosi e persino riconoscere segni di problemi di salute mentale tra gli utenti.

Tuttavia, questi metodi spesso si basano su caratteristiche specifiche, rendendoli meno efficaci nel catturare l'intera gamma di comportamenti degli utenti. La maggior parte degli approcci esistenti si concentra su un singolo tipo di informazione. Questo può portare a perdere contesto importante.

#Sfide nell'Apprendimento delle Rappresentazioni degli Utenti Multivista

Imparare da più flussi di informazioni sugli utenti sui social media comporta un insieme di sfide. Gli utenti dei social media sono incredibilmente diversi, con credenze, interazioni e comportamenti variabili. Alcuni utenti sono molto attivi, postando spesso, mentre molti altri si coinvolgono raramente. Questa attività non uniforme rende difficile analizzare il comportamento nel tempo.

Inoltre, c'è spesso una mancanza di dati chiari e affidabili per addestrare i modelli. Molti compiti importanti non hanno i dati etichettati necessari, complicando gli sforzi per addestrare modelli accurati.

#Il Framework SoMeR

Per superare queste sfide, abbiamo sviluppato SoMeR. Questo framework tiene conto di più tipi di informazioni, tra cui:

1. Attività Temporali: Quando gli utenti postano e con quale frequenza.
2. Contenuto Testuale: Cosa dicono gli utenti nei loro post.
3. Informazioni sul Profilo: Dettagli sull'utente, come la loro posizione e il numero di follower.
4. Interazioni nella Rete: Come gli utenti interagiscono tra loro.

Combinando queste caratteristiche, SoMeR fornisce una comprensione più approfondita e flessibile degli utenti su diverse piattaforme sociali. Questo approccio ci permette di trovare somiglianze tra utenti con credenze e comportamenti diversi, portando a intuizioni su questioni complesse.

#Come Funziona SoMeR

SoMeR inizia codificando la cronologia dei post di un utente come una serie di triplette. Ogni tripletta contiene un timestamp, una categoria di caratteristiche e un valore relativo a quella caratteristica. Questo aiuta ad analizzare i periodi in cui gli utenti sono meno attivi.

Successivamente, trasformiamo questi dati utilizzando un modello specializzato per comprendere meglio il contesto di queste triplette. Unendo i dati dei post degli utenti con le loro caratteristiche del profilo, SoMeR si allena utilizzando due obiettivi principali: prevedere le connessioni tra gli utenti e rafforzare le somiglianze tra gli utenti con cronologie di post simili.

Alla fine, SoMeR crea uno spazio di embedding che riflette somiglianze e differenze tra gli utenti basate su tutti i tipi di informazioni raccolte.

#Applicazioni di SoMeR

SoMeR ha dimostrato il suo valore in due aree principali: rilevamento di account falsi coinvolti in campagne di disinformazione e analisi di come la polarizzazione politica cambia durante eventi significativi.

#Rilevamento di Account Inautentici

I social media sono diventati un campo di battaglia per vari attori che cercano di influenzare l'opinione pubblica, spesso attraverso campagne di influenza coordinate. Questi sforzi possono creare confusione e divisione tra gli utenti.

SoMeR può aiutare a identificare questi account riconoscendo schemi nel loro comportamento di post. Il nostro approccio cerca utenti che condividono testi simili allo stesso tempo, il che è spesso un segno di attività coordinata. Esaminando casi noti di campagne influenti, il nostro metodo mostra un forte rendimento nel rilevare questi account inautentici.

#Misurazione della Polarizzazione Politica

La seconda applicazione si concentra sulla comprensione di come eventi influenzano le discussioni politiche online. Ad esempio, decisioni importanti possono portare a divisioni crescenti tra persone con credenze diverse.

Utilizzando SoMeR, abbiamo studiato le discussioni attorno alla decisione della Corte Suprema degli Stati Uniti sui diritti all'aborto. La nostra analisi delle interazioni degli utenti attorno a questo tema ha rivelato che gli utenti con credenze simili tendevano a raggrupparsi più vicini, mentre quelli con punti di vista opposti si allontanavano. Questa scoperta indica un aumento della polarizzazione dopo eventi sociali significativi.

#Comprendere i Dati

Per far funzionare efficacemente il framework SoMeR, ci affidiamo alla cronologia degli utenti, che include una linea temporale di ciò che postano. Questi post possono includere contenuti originali, risposte e condivisioni. Analizzando questi ricchi dati, possiamo capire meglio il comportamento degli utenti.

Estraiamo le caratteristiche che contano di più per la nostra analisi, come gli argomenti di cui gli utenti discutono e le emozioni che esprimono. Nei nostri esperimenti, abbiamo trovato che l'uso di certi metodi avanzati come gli embedding BERT del testo forniva una rappresentazione più sostanziale dei comportamenti degli utenti. Tuttavia, per gestire velocità ed efficienza, abbiamo semplificato questi embedding in una forma che potessimo usare facilmente.

#L'Encoder dei Dati Triplet

Data la diversità dei comportamenti di post tra gli utenti dei social media, abbiamo organizzato i dati in triplette. Ogni utente è definito dalle caratteristiche del proprio profilo e da una raccolta di triplette che illustrano la loro cronologia di post.

Per ogni tripletta, utilizziamo modelli diversi per catturare le informazioni temporali e testuali prima di integrarle in un embedding della cronologia utente completo. Questo aiuta il nostro framework ad apprendere efficacemente da attività e interazioni meno frequenti.

#L'Encoder Transformer

Per migliorare ulteriormente la rappresentazione dei comportamenti degli utenti, utilizziamo un'architettura transformer. Questo passaggio ci consente di catturare le complessità dei dati in modo più efficace. I dati trasformati vengono quindi elaborati per migliorare gli embedding degli utenti, assicurando che il modello apprenda i dettagli necessari sulle interazioni degli utenti.

#Embedding del Profilo

Oltre alle cronologie di post degli utenti, anche le caratteristiche del profilo giocano un ruolo significativo nella comprensione dei comportamenti degli utenti. Impariamo un embedding del profilo dalle informazioni dell'utente e lo combiniamo con l'embedding della cronologia utente per creare un quadro completo.

#Predizione dei Collegamenti nella Rete

Un altro aspetto cruciale per comprendere gli utenti è riconoscere i legami che hanno con gli altri. Il nostro modello include un metodo per prevedere queste interazioni, permettendoci di conoscere come gli utenti si influenzano a vicenda online.

#Apprendimento Contrastivo e Aumento dei Dati

L'apprendimento contrastivo è una tecnica mirata a perfezionare lo spazio di embedding latente. Pullando i campioni simili più vicini e spingendo quelli dissimili più lontani, possiamo migliorare il processo di apprendimento del modello. Nel nostro approccio, eseguiamo efficacemente l'aumento dei dati per generare campioni simili per ottenere risultati di addestramento migliori.

#Addestramento del Modello

L'ultima fase coinvolge l'addestramento del modello utilizzando gli obiettivi che abbiamo impostato, permettendogli di imparare efficacemente dalle varie caratteristiche degli utenti. Ci assicuriamo che il nostro processo di addestramento sia impostato per migliorare l'affidabilità e l'accuracy in diversi compiti, evidenziando la versatilità di SoMeR.

#Validazione del Modello

Per verificare l'efficacia di SoMeR, abbiamo condotto test su dataset sintetici che imitano i comportamenti del mondo reale. Il nostro modello ha mostrato un'alta accuratezza nel rilevare schemi e variazioni nelle attività degli utenti, dimostrando la sua capacità di apprendere significati sia da caratteristiche temporali che testuali.

#Conclusioni

Abbiamo presentato SoMeR, un framework completo progettato per migliorare la nostra comprensione degli utenti sui social media. Considerando diversi aspetti del comportamento degli utenti, come le abitudini di posting, i dettagli del profilo e le interazioni sociali, SoMeR fornisce approfondimenti sui dinamismi online.

Il framework ha mostrato successi in due aree principali: identificare account inautentici coinvolti nella disinformazione e analizzare i cambiamenti nella polarizzazione politica dopo eventi significativi. Queste applicazioni illustrano le potenzialità di SoMeR nell'affrontare sfide complesse nel panorama digitale.

Sebbene esistano limitazioni, siamo impegnati a perfezionare ulteriormente il framework per applicazioni più ampie su varie piattaforme social. Il nostro obiettivo è migliorare la nostra comprensione dei comportamenti degli utenti, contribuendo a un processo decisionale informato e a interventi in un mondo sempre più connesso.