백록선. 트위터에 친숙한 36~45 세의 55 명의 응답자 ◦ 응답자 중 83% 는 매일...

TwitterSeach:A Comparison of Microblog

Search and Web Search

백록선

트위터에 친숙한 36~45 세의 55 명의 응답자◦ 응답자 중 83% 는 매일 twit 을 읽음◦ 응답자 중 59% 는 매일 twit 을 씀◦ 응답자 중 87% 는 매일 twitter post 를 검색

Why people search twitter

Timely information◦ 현재의 이벤트

Related to news Topics gaining popularity keeping up with what was happening understanding trends


Timely information◦ 실시간 정보

Regional/local information reports of traffic


Social information◦ 다른 twitter 유저와 관련된 정보

to find individuals with specific interests to discover what particular individuals were saying 한 사람이 작성한 twit 들을 보기 위해 특정 topic 의 사람들의 의견을 보기 위해


Topical information◦ Web search 와 유사한 이유

“astronomy or science stuff.” But Twitter appeared to contain themes related to

timely and social information to find public sentiment about topics of interest followed users or through non-Twitter channels.

finding and filtering information on Twitter improve 과거에 타인이 작성한 twit Web search engines is very prevalent


Collecting Twitter and Web Queries◦ Bing Toolbar◦ November 11 - 24, 2009. ◦ 2.5 million queries ◦ 33,405 users from the United States

How people search twitter

Collecting Twitter and Web Queries


Queries Issued


Queries Issued◦ Web

Twitter 와 연관된 query 를 추출하여 실험하였기 때문 Common 의 Top 100 중에 24 개만 Web 의 Top 100 개

속함◦ Twitter

Why people search twitter 와 관련 휴일 , 최근 영화 , 인터넷 토픽

유명인의 이름뿐만 아니라 개인의 이름도 나옴


Celebrity Queries ◦ Twitter query 는 유명인사 이름이 더 많다 .

Timely information 을 알기 위해◦ Web query 는 유명인사와 관련된 컨텐츠가 더 많다 .


Specialized Syntax ◦ @

Twitter 의 이름에 사용 Query 에 @ 이 붙으면 해당 twitter 로 이동

◦ # Twitter 의 하이퍼링크 심볼 해당 Twitter 가 링크된 twit 을 보여줌

◦ Query 의 모호성을 줄여줌


Specialized Syntax


Query Popularity ◦ Twitter 에서 같은 query 를 더 자주 검색

Twitter 에서 평균 3.08 번 Web 에서 평균 1.76 번

◦ Twitter 는 사용자가 query 를 직접 입력하기 보다 hash-tag 를 클릭으로 검색을 자주함 Twitter query 의 top 50 중 50.73% 가 hashtag 포함


Temporal Aspects of Search Behavior◦ Secs between queries in session

새로운 주제의 query 가 나타날 때까지의 평균 시간 ( 초 )◦ Percent of repeat queries

한 사용자가 query 를 re-finding 하는 비율


Common Cross-Corpus Queries


Common Cross-Corpus Queries ◦ Twitter 와 Web search 를 사용해 정보를 찾음◦ Twitter query 는 Web query 보다 짧음◦ people use Twitter to monitor the query topic and

Web to learn more about it


Temporal Aspects ◦ 양쪽 모두 검색하는 경우 일반적으로 Web 에서 먼저

검색하고 Twitter 에서 검색 (61.92%) 전체 query 의 43.74% 만 양쪽 모두 검색

◦ 같은 topic 의 query 는 Web search 가 더 많음 13,199 times on the Web and 12,070 times on Twit-

ter ◦ Web search 에서 topic 의 자세한 정보를 찾을 때가 더

많음 Web – 8,416 번 , Twitter – 995 번


Collecting Twitter and Web Results ◦ November 17-24◦ 42 개의 query result set◦ 각 set 의 query result 가 100 개 이상

What people find on twit-ter

Language Differences in Results


Language Differences in Results◦ Common topic 은 query 와 관련된 정보◦ Twitter topics 은 more social chatter 와 current

events 포함◦ Web topic 은 more basic facts and navigational

results 함유


Language Differences in Results◦ Consine similarity◦ KL- 발산 (Kullback-Leibler divergence)


Language Differences in Results◦ Tweet 의 언어는 Web 과 상당히 다름◦ Web 결과는 tweet 보다 더 다양◦ Web 결과의 성향은 일관성 있는 주제를 넓은 범위에서 포함


design of next-generation search tools ◦ Query 를 일시적으로 향상◦ 사람 검색의 질 상승◦ Hashtags 의 영향력◦ 사용자의 기록 ◦ 명확한 query 제공

Design implications

Enhancing Temporal Queries ◦ Twitter query 에 freshness or buzz matters 를 포함

희망◦ Tweet 뿐만 아니라 뉴스 같은 실시간 정보 통합한 query

Enriching People Search ◦ 현재 이름으로 Twitter 검색하면 그 이름의 가장 최근

tweet 만 보여줌◦ Web and Twitter 양쪽에서 search

Design implications

Leveraging Hashtags ◦ Hashtag 는 지금까지의 tag 를 활용한 새로운 방법◦ Twitter 의 hashtag 를 Web 에도 적용

Employing User History ◦ Twitter 의 경우 Web 보다 더 자주 반복 검색◦ Query history 가 Twitter 에서 유용

Design implications

Providing Query Disambiguation ◦ Web 검색 결과의 랭킹은 명확화에 도움◦ Twitter 에서는 information needs 를 발견◦ Information needs 를 이해하고 관련 information 을

찾아 검색결과에 추가

Design implications

Twitter ◦ Twitter included an interest in timely information

and social information◦ Twitter queries were shorter, more specialized

syntax, and more references to people◦ Twitter search often used to monitor for new con-

tent ◦ Twitter queries were more common, repeated

more, and changed less ◦ Twitter results included more social content and

events

Conclusion

Web◦ Web search was used to develop and learn about

a topic◦ Web results contained more facts and navigation

Conclusion

new generation of search tools ◦ merge the topical depth and breadth of Web

search engines with real time◦ merge highly social content offered by microblog-

ging services.

Conclusion

백록선. 트위터에 친숙한 36~45 세의 55 명의 응답자 ◦ 응답자 중 83% 는 매일...

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