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Prevendo a Popularidade de Posts nas Redes Sociais com NARRATOR

Uma nova abordagem que combina análise visual e textual para o sucesso nas redes sociais.

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

― 6 min ler


Previsão de Postagens nas Previsão de Postagens nas Mídias Sociais Revelada popularidade de posts. Uma mergulhada nas maneiras de prever a
Índice

Hoje em dia, as redes sociais são como um oceano vasto onde a galera compartilha seus pensamentos, experiências e fotos. Com milhões de posts sendo feitos todo dia, pode ser meio difícil encontrar as coisas boas. Alguns posts vão lá em cima, recebendo um monte de likes e compartilhamentos, enquanto outros afundam sem deixar rastro. Entender por que alguns posts chamam atenção e outros não é como tentar resolver um mistério. É aí que entra a ideia de prever a popularidade dos posts nas redes sociais, e isso tem sido um assunto quente entre pesquisadores e geeks de tecnologia.

O que é Previsão de Popularidade?

Previsão de popularidade é a arte de tentar adivinhar quanta atenção um post vai receber. Imagina se você pudesse saber antes até do post ir pro ar quantos likes, comentários ou compartilhamentos ele ia ter. Não seria uma baita economia de tempo? Isso é especialmente relevante pra criadores de conteúdo, empresas e plataformas de redes sociais. Com tanto conteúdo por aí, saber quais tendências seguir e quais estilos fazem sucesso com o público pode ser a diferença entre se perder na multidão ou estourar.

A Ascensão do Conteúdo Multimodal

Os posts que a gente vê nas redes sociais hoje em dia raramente são só texto ou só imagens. Na verdade, eles são uma mistura – um coquetel de fotos, palavras e Hashtags. Essa mistura, conhecida como conteúdo multimodal, torna a previsão de popularidade ainda mais complicada. Quando você coloca hashtags, que são como o tempero que dá sabor a um prato, as coisas ficam interessantes. Um post incrível pode ter todos os ingredientes certos, mas ainda assim passar batido se não tiver as hashtags apropriadas.

Desafios na Previsão de Popularidade

Agora, prever a popularidade de posts pode parecer fácil, mas é mais complicado do que parece. Os métodos atuais muitas vezes se concentram apenas no conteúdo dos posts, ignorando outros fatores vitais como as emoções por trás das hashtags e as informações visuais nas imagens. É como julgar um livro pela capa sem ler a história dentro. Isso dificulta a compreensão do que realmente faz um post ressoar com o público.

Chega o NARRATOR

Pra enfrentar esses desafios, uma nova abordagem chamada NARRATOR apareceu. NARRATOR é a sigla pra Rede Neural Profunda Atenta e Consciente de Sentimento e Hashtags para Previsão de Popularidade de Posts Multimodais. Complicado, né? Pense nisso como o super-herói da previsão nas redes sociais, equipado com poderes especiais pra analisar texto, imagens e hashtags ao mesmo tempo.

Como o NARRATOR Funciona

O NARRATOR foi feito pra considerar vários fatores que contribuem pra popularidade de um post. Ele extrai dados demográficos visuais como idade e gênero das imagens e capta o sentimento por trás das hashtags. Isso significa que ele não olha só pro conteúdo, mas também presta atenção em quem pode estar nas imagens e quais sentimentos as hashtags transmitem.

Importância das Hashtags

As hashtags muitas vezes são deixadas de lado na previsão, mas são super importantes. Pense nas hashtags como post-its que dão contexto a um post, ajudando o público a entender do que se trata. O NARRATOR apresenta um mecanismo de atenção guiado por hashtags que ajuda o modelo a focar nas características mais relevantes influenciadas pelas hashtags. É como ter um GPS que te leva pros melhores cafés, em vez de ficar vagando sem rumo pela cidade.

O Fator Demográfico Visual

Pra melhorar a precisão da previsão, o NARRATOR vai além e examina os rostos nas imagens pra entender a demografia dos usuários. Isso permite que o modelo tenha insights sobre quem está se engajando com um post, o que pode ser incrivelmente útil pra personalizar o conteúdo pra públicos específicos. Se a galera ama vídeos de gato, pode apostar que um post com um gatinho fofinho vai bombar.

O Papel da Análise de Sentimento

O NARRATOR não se resume só a números e demografia; também se trata de sentimentos. Analisando o sentimento do uso de hashtags, o NARRATOR consegue entender melhor como o público se sente em relação a um post, o que pode influenciar muito sua popularidade. Por exemplo, um post sobre o casamento de um amigo com hashtags como #Amor e #MelhorDiaEver vai receber mais carinho do que um post com hashtags como #Meh ou #NemTanto.

Resultados Experimentais

Pesquisadores realizaram experimentos usando conjuntos de dados do mundo real pra avaliar a eficácia do NARRATOR. Os resultados foram promissores, mostrando que o NARRATOR superou vários métodos existentes de previsão de popularidade de posts. Ele melhorou significativamente o desempenho ao considerar dados demográficos visuais e o sentimento das hashtags.

O Quadro Geral

À medida que as redes sociais continuam crescendo, entender a dinâmica da popularidade dos posts se torna cada vez mais importante. Pra empresas, saber quais posts vão ressoar pode levar a melhores estratégias de marketing, publicidade direcionada e maior engajamento do público. Pra criadores de conteúdo, isso pode significar mais visibilidade e sucesso.

Conclusão

Num mundo onde a presença nas redes sociais pode fazer ou quebrar uma marca, ferramentas como o NARRATOR iluminam a natureza complexa do engajamento online. Ao mesclar informações visuais, sentimento de hashtags e análise demográfica, ele adiciona uma camada de sofisticação à previsão de popularidade. Essa abordagem inovadora ajuda a desvendar por que certos posts sobem enquanto outros murcham, criando melhores oportunidades pra todo mundo envolvido nesse cenário das redes sociais.

Embora o NARRATOR não esteja livre de desafios e limitações, ele abre as portas pra um futuro onde prever a popularidade dos posts pode não ser tanto um jogo de adivinhação, mas sim uma ciência baseada em dados e análises. À medida que continuamos a inovar, quem sabe? Talvez um dia a gente tenha uma bola de cristal pra tendências nas redes sociais!

Fonte original

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

Resumo: 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.

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

Última atualização: 2024-12-14 00:00:00

Idioma: English

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

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

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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