Кто готов включиться в экологические практики: анализ заинтересованности пользователей

Abstract

Работа посвящена решению задачи автоматизированного поиска пользователей социальных сетей, заинтересованных в участии в экологических практиках, масштабирование которых представляет социально важную задачу. В рамках исследования предполагается, что заинтересованные в участии в экологических практиках пользователи состоят в сообществах экологической тематики в социальных сетях. В статье предлагается типология пользователей социальных сетей с точки зрения их активности в экологических сообществах. Сбор данных осуществлялся в социальной сети ВКонтакте. Для прогнозирования степени заинтересованности пользователя в участии в экологических практиках использовался тематический вектор его подписок. На собранном наборе данных была оценена эффективность базового набора алгоритмов классификации, включающего в себя линейные, вероятностные, метрические, логические и ансамблевые классификаторы. В качестве входных данных для классификаторов использовались тематические векторы подписок пользователей, в качестве выходных – метки категорий пользователей с точки зрения их активности в экологических сообществах. Полученные результаты показывают, что интерес пользователя к экологическим практикам может быть спрогнозирован на основе тематики его подписок. В дальнейшей работе для решения данной задачи могут быть использованы более сложные наборы признаков.

The paper discusses the importance of identifying social media users interested in participating in green practices – actions aimed at preserving or transforming the environment; scaling up these practices is a socially significant task. We provide user taxonomy based on their engagement in online environmental communities, which includes four categories of users and aspects describing these categories: a) disinterested users (not members of environmental communities); b) passive subscribers (members of environmental communities, inactive); c) active subscribers (members of environmental communities, active); d) agents of influence (the most involved group of active subscribers). Based on the proposed taxonomy, we collected a dataset of 1 663 entries. The data collection was carried out on the VKontakte social network. We used the thematic vector of user subscriptions to predict the degree of their interest towards participating in environmental practices. Using the collected dataset, we evaluated the effectiveness of the basic set of classification algorithms, including linear, probabilistic, metric, logical, and ensemble classifiers. We used thematic vectors of user subscriptions as input data and the labels of user activity in environmental communities as targets. The best result in terms of the F1-score was obtained using the Random Forest classifier (85.59%). The results show that users’ interest towards environmental practices can be predicted based on the themes of their subscriptions. In further work, more complex sets of features can be used to solve this task.