Realizzata da Amaç Herdağdelen e Marco Baroni del CIMeC dell'Università di Trento, ancora in fase demo, Tweetolife [non raggiungibile in data: 26 novembre 2019] permette di analizzare i contenuti dei tweet e di compararli per estrarne le differenze in relazione al genere e alla distribuzione nell'arco della giornata.
Qualche esempio: la parola “war” è attribuita nel 64% dei casi a uomini e nel 36% a donne; la parola “love” ha grosso modo le stesse percentuali ma invertite. “Family” è scritta nel 43% da uomini e nel 57% da donne, “sport” è correlata al 67% di uomini e al 33% di donne.
È anche possibile comparare le liste dei termini che i due generi vi associano.
L'applicazione è il risultato di uno studio basato sull'analisi di milioni di tweet raccolti da ricercatori della University of Edinburgh tra novembere 2009 e febbraio 2010.
Per approfondire, un articolo su "Daily Wired".
Qualche esempio: la parola “war” è attribuita nel 64% dei casi a uomini e nel 36% a donne; la parola “love” ha grosso modo le stesse percentuali ma invertite. “Family” è scritta nel 43% da uomini e nel 57% da donne, “sport” è correlata al 67% di uomini e al 33% di donne.
È anche possibile comparare le liste dei termini che i due generi vi associano.
L'applicazione è il risultato di uno studio basato sull'analisi di milioni di tweet raccolti da ricercatori della University of Edinburgh tra novembere 2009 e febbraio 2010.
Per approfondire, un articolo su "Daily Wired".
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