Анализ поведения пользователей через цифровые данные

Уровень 0 · материалов: 2

В кластер входят документы о выявлении личностных характеристик и жизненных траекторий на основе данных из социальных сетей, но не входят документы о метриках оттока игроков в онлайн-играх.

Общие признаки: анализ данных пользователей, прогнозирование поведения, цифровые следы, математический анализ активности

Группа выше: Статистический анализ данных

Материалы

• #11814 — Identifying Substance Abuse Through Social Media Behavior — Представитель этого кластера

  Наркоманов и алкоголиков вычислили по поведению в соцсети — alizar

  Смысл: The main idea is that machine learning can accurately detect substance abuse and addiction risks by analyzing a person's vocabulary and interests (likes) on social media, reflecting the deep link between addiction and personality traits.

  Researchers developed a machine learning system that predicts drug, alcohol, and tobacco addiction with high accuracy by analyzing social media posts and likes.

• #23232 — Stephen Wolfram's Mathematical Analysis of Social Networks

  Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей — alizar

  Смысл: The main idea is that social media data can be mathematically analyzed to uncover patterns in human behavior, social structures, and life trajectories, effectively creating a digital biography of individuals and populations.

  Stephen Wolfram uses Mathematica and Wolfram Alpha to perform data science on Facebook profiles, revealing patterns in friendships, life interests, and migration.