35、社交媒体用户特征识别与婴儿发声信号分析研究

社交媒体用户特征识别与婴儿发声信号分析研究

在当今数字化时代，社交媒体积累了海量的用户数据，如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，如用户的年龄和性别，成为了研究的热点。同时，婴儿的发声信号也蕴含着他们的发育信息，对其进行分析有助于早期发现发育问题。本文将介绍两项相关研究，一是基于社交媒体用户生成的文本和图像进行年龄和性别识别，二是对中度早产和足月婴儿的咿呀声信号进行统计分析。

社交媒体用户年龄和性别识别研究

研究背景与方法

在社交媒体平台上，用户生成的文本和图像包含了丰富的个人信息。研究人员收集了Pinterest上用户数据，该数据集的用户分布不均衡。他们采用了六种常见的分类方法进行年龄和性别分类，并使用三种性能指标（准确率、F1值、κ值）来衡量模型的性能。

实验结果

模型	性别 - 准确率	性别 - F1	性别 - κ	年龄 - 准确率	年龄 - F1	年龄 - κ
LR	0.75(0.02)	0.43(0.01)	0.00(0.00)	0.44(0.14)	0.32(0.11)	0.17(0.20)