Fulltext

Predicting the Gender of the Kurdish Writers in Facebook

تخمین جنس الکاتب الکردی فی شبکە التواصل الاجتماعی فیسبوک

Peshawa J. Muhammad Ali

Sulaimania Journal for Engineering Sciences مجلة السليمانية للعلوم الهندسية
ISSN: 24101699/24156655 Year: 2014 Volume: 1 Issue: 1 Pages: 18-28
Publisher: university of Sulaimania جامعة السليمانية

Abstract

Facebook is one of the social networks which have lots of users among Kurdish people. Although there are no formal or published statistics about the number of the Facebook users, in the last few years Facebook was the most used website among Kurdish society. This swift development of the Kurdish society towards Facebook imposes new challenges that need to be addressed. For example, a poem or an article published on Facebook possesses properties such as author name, gender, age, and nationality among others. In this paper the gender of Kurdish authors in Facebook determined by using a feed-forward artificial neural network model. 120 Facebook Kurdish written posts were used for learning the model designed to determine the gender of Kurdish writers in Facebook. The posts were taken from Facebook pages of different persons with different backgrounds. Twenty eight text features were extracted from each post; these features were distinct in discriminating between genders. The feed-forward back-propagation artificial neural network with three layers (28 nodes, 14 nodes, 1 node) is used as a classification technique. The accuracy ratio which based on the ten-fold technique (taking the average ratio among ten trials) obtained was 77.5 %. This proposed idea of this paper is important for detecting the real gender of Facebook page owners.

فةيسبووك يةكيَكة لة تؤرِة كؤمةلاَيةتييةبةناوبانطةكان ، لة ناو خةلَكى كوردستانيشدا بةكارهيَنةريَكى زؤرى هةية. لةو ضةند سالَةى دوايي دا تيَبينى دةكريَت كة فةيسبووك ئةو ويَبسايتة بووة كةزؤرترين كةس لة كوردستاندا سةردانيان كرددوة. ئةو طةشةسةندنة خيَراية هةنديَك رِةهةندي نويَي بةدواى خؤيداهيَنا بؤ نموونة كاتيَك ثؤستيَك يان نوسينيَك لةسةر لاثةرِةى فةيسبووكى تايبةتى كةسيَك بلاَودةكريَتةوة،هةلَطرى هةنديَك سيفاتى خاوةنى نووسينةكةية كة دةتوانريَت بدؤزريَتةوة وةك جيَندةر يان تةمةنى كةسى نووسةر يان ئايا خةلَكى ضي دةظةريَكة.لةو تويَذينةوةيةدا هةستاوين بة ديارى كردنى رِةطةزى ئةو كةسةى كة ثؤستيَك بلاَو دةكاتةوة لة فةيسبووك لة رِيَطاى شيَوازى نووسينةكةيةوة بة بةكارهيَنانى تةكنيكة ذيريةكان وة هةلَيَنجانى زانيارى لة تيَكست. هةستاين بة كؤكردنةوةى 121 ثؤستى جياواز كة هى كةسانى جياواز بوون لة شيعر و نووسينى كوردى، 28 خاسيةتى جياواز لة هةريةكة لةو بابةتانة دةرهيَنران، وة مؤديَلَكى ذيري تايبةت كة)نيورِةلأ نيَتؤرك - Neural network ( تيايدا بةكارهيَنرابوو ئامادةكرا. دواتر مؤديَلةكة فيَركرا كة هةستيَت بة جياكارى لةنيَوان رِةطةزى نوسةر لةسةر بنةماى نووسينةكةى واتا ئايا نووسةر نيَرة يان ميَ ية؟ % رِيَذةى دروستى خةملاَندنةكان بريتى بوو لة 77.7 )ريَذةى ناوةند لة دة جار دا بة ريَطاى Ten-fold (. ئةو تويَذينةوةية طرنطة بؤ ئاشكرا كردنى ئةو كةسانةى كة لة تؤرِة كؤمةلاَيةتي يةكاندا هةلَدةستن بةطؤرِينى كةسايةتىخؤيان وة لةوانةية ضةندين كارى ساختةكارى ثيَ ئةنجام بدةن.

Keywords

Facebook --- neural networks --- text mining --- gender identification --- فیسبووک ، الشبکە العصبیە ، تحلیل النصوص ، تحدید الجنس