Software erkennt das Geschlecht von Twitterern

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Targeting-, Monitoring- und Analyse-Experten aufgemerkt: John Burger, John Henderson, George Kim und Guido Zarrella haben ein Programm entwickelt, dass nur anhand eines Tweets erkennen kann, ob es sich beim Zwitscher-Autoren um einen Mann oder eine Frau handelt.

Twitter-Gender

Dazu reichen den Wissenschaftlern lediglich die maximal 140 Zeichen ohne weitere Zusatzinformationen. Bislang haben die Forscher eine Treffergenauigkeit von 76 Prozent.

Zeit Online beschreibt die Funktionsweise: „Am Ende spuckte die Software eine lange Reihe von Worten und Wortbestandteilen aus, die statistisch am meisten bei Männern oder Frauen vorkommen. Entlarvend ist demzufolge zum Beispiel die Verwendung des persönlichen Fürworts my. Logisch ist noch, dass ein Mann eher „my wife“ schreibt und eine Frau eher „my husband“. Aber in weiblichen Tweets tauchen offensichtlich auch deutlich häufiger die Kombination „my yoghurt“ und „my yoga“ auf, während bei Männern hinter my eher „zipper“ oder „beer“ folgen. Außerdem verwenden Frauen deutlich häufiger Smileys oder Ausrufezeichen als Männer. Frauen tippen „haha“ und „love“ und „feeling“ in die Statusleiste. Männer hingegen deutlich öfter „http“ und „google“.“

Die Ziele der Forscher, die ihr Arbeit gerade auf der Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing in Edinburgh vorstellten, sind eindeutig wirtschaftlicher Natur. Sie wollen, dass ihr Programm mehr Informationen über den demografischen Hintergrund der einzelnen Twitterer liefert. Denn je mehr ein Werber über seine Zielgruppe weiß, desto gezielter kann er sie ansprechen.

Bereits in ihrer Einführung zu „Discriminating Gender on Twitter“ heißt es deshalb wenig überraschend: „Accurate prediction of demographic attributes from social media and other informal online content is valuable for marketing, personalization, and legal investigation.“ In welche Richtung die vier weiterarbeiten wollen verraten sie am Ende ihrer Abhandlung: „In future work, we will explore how well such models carry over to gender identification in other informal online genres such as chat and forum comments. Furthermore, we have been able to assign demographic features beside gender, including age and location, to our Twitter dataset. We have begun to build classifiers for these features as well.“

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