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Automatic gender detection in Twitter profiles for health-related cohort studies

机译:卫生相关队列研究的推特轮廓中的自动性别检测

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摘要

Biomedical research involving social media data is gradually moving from population-level to targeted, cohort-level data analysis. Though crucial for biomedical studies, social media user’s demographic information (eg, gender) is often not explicitly known from profiles. Here, we present an automatic gender classification system for social media and we illustrate how gender information can be incorporated into a social media-based health-related study.
机译:涉及社交媒体数据的生物医学研究逐渐从人口层面转变为有针对性的群组数据分析。虽然对生物医学研究至关重要,但社交媒体用户的人口统计信息(例如,性别)通常不会从个人资料中明确地明确地知道。在这里,我们为社交媒体提供了自动性别分类系统,我们说明了如何将性别信息纳入社交媒体的健康相关研究。

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