나는 통제할 수 없는 데이터의 경이로움인 Twitter 피드와 함께 일하고 있습니다.이에 대한 피할 수 없는 가설 중 하나는 사용자가 외부 세계의 개별 콘텐츠나 이벤트에 반드시 반응하는 것이 아니라 다른 사용자에게 반응한다는 것입니다.하와이의 코로나바이러스에 대한 트윗의 내용을 발병 수준에서 예측하는 것이 불가능한 것은 아니지만 0.02 미만의 R-제곱은 그다지 설득력이 없습니다.
사용자 식별자에 대해 잘못 생각한 MCA를 실행하면 트윗 엔터티가 언급하고, 트윗은 해시태그를 유발하고, 사용자 설명과 사용자 이름은 훨씬 더 극적인 그림을 제공하게 됩니다.
불행히도 나는 레이블을 풀 수 없기 때문에 어떤 종류의 프레젠테이션에도 이것을 사용할 수 없습니다.더 작은 유형과 더 짧은 제목은 실제로 작동하지 않습니다.그림을 생성하고 X, Y 좌표 및 레이블 텍스트를 추출하는 파일에 어떻게 들어갈 수 있습니까?그렇게 할 수 있다면 레이블 텍스트를 편집하고 단어를 줄이며 거의 중복을 억제하여 그림을 해석할 수 있습니다.출처가 전국에서 온 것이 분명하며 파란색 숫자는 발생 수준이 일부 Twitter 항목과 관련되어 있음을 나타냅니다(텍스트 내용에 관계 없이-관련 항목 자체와 관련 있음).
나는 기술에 대한 통찰력을 정말로 원합니다.MCA는 실제로 n-user x n-user 행렬의 생성을 필요로 하지 않는 잠재적으로 희소한 데이터 분석을 위한 장치인 것으로 보입니다. 이 가정이 맞기를 바랍니다.
