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Selfies of Twitter Data Stream through the Lens of Information Theory: A Comparative Case Study of Tweet-trails with Healthcare Hashtags

机译:Twitter数据流的自拍通过信息理论的视角:与医疗保健Hashtags的推文跟踪的比较案例研究

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摘要

Little research in information system has been carried out on the subject of user’s choice of different components when composing a tweet through the analytical lens of information theory. This study employs a comparative case study approach to examine the use of hashtags of medical-terminology versus lay-language in tweet-trails and (1) introduces a novel H(x) index to reveal the complexity in the statistical structure and the variety in the composition of a tweet-trail, (2) applies radar graph and scatter plot as intuitive data visualization aids, and (3) proposes a methodological framework for structural analysis of Twitter data stream as a supplemental tool for profile analysis of Twitter users and content analysis of tweets. This systematic framework is capable of unveiling patterns in the structure of tweet-trails and providing quick and preliminary snap shots (selfies) of Twitter data stream because it’s an automatic and objective approach which requires no human intervention.
机译:通过信息论的分析镜头撰写推文时,关于用户选择不同组件的主题的信息系统研究很少。这项研究采用比较案例研究的方法来检验医学术语标签在推文中的使用与外行语言的关系,并且(1)引入了一种新的H(x)指数来揭示统计结构中的复杂性和多样性。推文线索的组成;(2)应用雷达图和散点图作为直观的数据可视化辅助工具;(3)提出用于Twitter数据流结构分析的方法框架,作为Twitter用户和内容的概况分析的补充工具分析推文。这个系统化的框架能够揭露tweet-tail结构的模式,并提供Twitter数据流的快速和初步快照(自拍),因为它是一种自动且客观的方法,不需要人工干预。

著录项

  • 作者

    Zhang Yuan; Chang Hsia-Ching;

  • 作者单位
  • 年度 2018
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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