At the end of October 2022, Elon Musk concluded his acquisition of Twitter. In the weeks and months before that, several questions were publicly discussed that were not only of interest to the platform's future buyers, but also of high relevance to the Computational Social Science research community. For example, how many active users does the platform have? What percentage of accounts on the site are bots? And, what are the dominating topics and sub-topical spheres on the platform? In a globally coordinated effort of 80 scholars to shed light on these questions, and to offer a dataset that will equip other researchers to do the same, we have collected all 375 million tweets published within a 24-hour time period starting on September 21, 2022. To the best of our knowledge, this is the first complete 24-hour Twitter dataset that is available for the research community. With it, the present work aims to accomplish two goals. First, we seek to answer the aforementioned questions and provide descriptive metrics about Twitter that can serve as references for other researchers. Second, we create a baseline dataset for future research that can be used to study the potential impact of the platform's ownership change.


翻译:2022年10月底,埃隆·马斯克完成了对推特的收购。在此前数周至数月间,多项公开讨论的问题不仅关乎平台未来所有者利益,更对计算社会科学研究群体具有重大意义。例如:该平台拥有多少活跃用户?站点账户中机器人的占比几何?平台上主导性话题及子话题领域为何?为阐明这些问题,并构建可供其他研究者开展同类研究的数据库,我们组织了80位学者的全球协作,系统收集了自2022年9月21日起24小时内发布的所有3.75亿条推文。据我们所知,这是首个面向研究群体开放的完整24小时推特数据集。基于此数据,本研究旨在实现双重目标:其一,回答上述问题并提供可作为其他研究者参考基准的推特描述性指标;其二,为研究平台所有权变更潜在影响创建未来研究的基线数据集。

0
下载
关闭预览

相关内容

Twitter(推特)是一个社交网络及微博客服务的网站。它利用无线网络,有线网络,通信技术,进行即时通讯,是微博客的典型应用。
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
111+阅读 · 2020年6月10日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
VIP会员
最新内容
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
0+阅读 · 19分钟前
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
111+阅读 · 2020年6月10日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员