Event-based user profiling in social media using data mining approaches

Social Networks have undergone a dramatic growth and influenced everyone’s life in recent years. People share everything from daily life stories to the latest local and global news and events using social media. This rich and continuous flow of user-generated content has received significant attention from many organizations and researchers and is increasingly becoming a primary source for social and marketing researches to name a few. Accordingly, a great number of works have been conducted to extract valuable information from different platforms. However, there are no specific studies that focus on categorizing social media users based on the texts they share about a specific event. Given that the identification of online users with common interest in a particular event can help event organizers to attract more visitors to future similar events; this thesis study concentrates on examining the similarity between such users from the aspect of textual published contents. In this work different approaches have been proposed and various experiments have been carried out to support an explanation concerning this notion. We take a systematic approach to accomplish this objective by applying topic modeling techniques, using statistical and data mining algorithms, combined with information visualization.

Negli ultimi anni i Social Networks hanno visto una crescita esponenziale ed hanno influenzato la vita di tutti noi. Le persone condividono di tutto tramite i social media, dalle storie di vita quotidiana alle ultime notizie a livello locale e globale. Il ricco e continuo flusso di notizie generate dagli utenti ha ricevuto un’importante attenzione da diverse organizzazioni e da vari ricercatori, e sta ancora crescendo diventando una fonte primaria per le ricerche di mercato sociali e di marketing, solo per nominarne alcune. Di conseguenza, è stato condotto un grande numero di lavori per estrarre informazioni utili da diverse piattaforme. Nonostante questo, non ci sono studi specifici che si concentrano sulla categorizzazione degli utenti in base al testo, riguardante eventi specifici, che condividono sui social media. Detto questo, l’identificazione degli utenti con interessi comuni, in un evento specifico, può aiutare gli organizzatori dell’evento ad attrarre più visitatori ad eventi simili in futuro. Questo lavoro di tesi si concentra nell’esaminare le similarità tra questi utenti in base ai contenuti testuali che hanno pubblicato tramite social media. Inoltre, sono proposte diverse metodologie, e sono stati effettuati diversi esperimenti per sostenere una spiegazione riguardo questo fenomeno. Abbiamo proceduto con un approccio sistematico per ottenere questo obiettivo, applicando tecniche di modellazione, usando algoritmi statistici e di estrazione dei dati (data-mining), combinando infine questi dati attraverso tecniche di visualizzazione delle informazioni.