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その人物はダン・ザレラです。ゲスト寄稿者Mashable とソーシャルおよびバイラル マーケティングの科学者に。ダンは書かれた言葉を解明するために 2 つの言語的方法を採用し、それをポーター言語と組み合わせました。ステミング単語を基本的な意味に還元するアルゴリズムを作成し、ツイート、ユーザーの最後の 1,000 ツイートに基づいて心理的プロファイルを導き出すシンプルな新しいサービスです。
ただし、TweetPsych は舞台裏で、認知コンテンツが豊富なステータス更新に関して高度な分析を行っています。サイトが使用しているのは、回帰画像辞書(RID) と言語探究と単語数(LIWC) メソッドを使用して、すべてのキャラクターを分析し、原始的、概念的、感情的、認知的な内容を返します。
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ダンさんによるとブログ投稿新しいサイトを紹介すると、「TweetPsych は LIWC と RID を使用して、ツイートの内容に基づいて人の心理的プロファイルを構築します。これは、ユーザーのツイートの内容を、拡大し続けるデータを分析して構築したベースラインの読み取り値と比較します。 150 万を超えるランダムなツイートのグループを作成し、ユーザーが目立つ領域を強調表示します。」
控えめに言っても興味深いアイデアです。 Twitter に心理プロファイリングを適用すると、アプリケーションが成熟するにつれてさまざまなユースケースへの扉が開かれる可能性があります。 TweetPsych に、返された結果を解釈するためのより深い分析と意味が含まれていれば、TweetPsych はもう少しユーザーフレンドリーで情報量が豊富になる可能性があると考えていますが、それについては進化に応じて検討していきます。現状では、TweetPysch は、あなたの目に留まらなかったかもしれない Twitter の行動について興味深い視点を提供します。
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