DADIT: Italian Twitter User Demographic Dataset and Prediction Methods Comparison

Conceptos Básicos

Italian Twitter user demographic dataset DADIT enables improved gender and age prediction using text classifiers.

Resumen

• Social scientists use social media data for demographic studies.
• DADIT dataset: 30M tweets from 20k Italian users with gender, age, and location labels.
• Comparison of prediction models for gender and age.
• XLM-based classifier outperforms M3 by 53% in age prediction.
• Including tweets improves model performance significantly.
• Ensembling models enhances classification performance.
• Results validated on a German test set.

Estadísticas

"Our best XLM-based classifier improves upon the commonly used competitor M3 by up to 53% F1."
"For example, the F1-scores for gender prediction of both Flan-T5 and GPT3.5 increase by over 10 points."

Citas

"DADIT dataset enables us to train and compare the performance of various state-of-the-art models for the prediction of the gender and age of social media users."
"Our best XLM-based classifier improves upon the commonly used competitor M3 by up to 53% F1."

Ideas clave extraídas de

DADIT

by Lorenzo Lupo... a las arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05700.pdf

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