Inférer qui-est-qui dans le réseau social Twitter

Dans cet article, nous concevons et évaluons un nouveau service qui-est-qui pour inférer des attributs qui caractérisent les utilisateurs individuels de Twitter. Notre méthodologie exploite la fonctionnalité Listes, qui permet à un utilisateur de regrouper d'autres utilisateurs qui ont tendance à tweeter sur un sujet qui l'intéresse et de suivre leurs tweets collectifs. Notre idée clé est que les métadonnées des Listes (noms et descriptions) fournissent des indices sémantiques précieux sur qui sont les utilisateurs inclus dans les Listes, y compris leurs domaines d'expertise et comment ils sont perçus par le public. Ainsi, nous pouvons inférer l'expertise d'un utilisateur en analysant les métadonnées de Listes crowdsourcées qui contiennent l'utilisateur. Nous montrons que notre méthodologie peut inférer avec précision et exhaustivité les attributs de millions d'utilisateurs de Twitter, y compris une très grande majorité des utilisateurs influents de Twitter (sur la base de métriques de classement comme le nombre d'abonnés). Notre travail fournit une base pour construire de meilleurs services de recherche et de recommandation sur Twitter.