Linking Heterogeneous Data with Coordinated Agent Flows for Social Media Analysis
作者: Shifu Chen, Dazhen Deng, Zhihong Xu, Sijia Xu, Tai-Quan Peng, Yingcai Wu
分类: cs.HC, cs.AI, cs.SI
发布日期: 2025-10-30
💡 一句话要点
SIA：利用协同Agent流连接异构数据，用于社交媒体分析
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 社交媒体分析 异构数据 大型语言模型 Agent系统 人机协作
📋 核心要点
- 现有社交媒体分析方法难以有效处理异构数据，特别是文本、网络和行为数据的融合分析。
- SIA系统通过协同Agent流连接多模态数据，利用LLM进行分析策略规划和执行，实现异构数据的统一。
- 通过案例研究和定量评估，SIA展示了其在发现社交媒体洞察方面的有效性，并支持人机协作分析。
📝 摘要（中文）
社交媒体平台产生海量的异构数据，包括用户行为、文本内容、时间动态和网络结构。分析这些数据对于理解舆论动态、社群形成和信息传播等现象至关重要。然而，从这种复杂环境中发现洞见具有探索性，概念上具有挑战性，并且需要社交媒体挖掘和可视化方面的专业知识。现有的自动化方法，虽然越来越多地利用大型语言模型（LLM），但主要局限于结构化的表格数据，无法充分解决社交媒体分析的异构性问题。我们提出了SIA（Social Insight Agents），一个LLM Agent系统，它通过协调的Agent流连接异构的多模态数据——包括原始输入（例如，文本、网络和行为数据）、中间输出、挖掘的分析结果和可视化结果。在连接洞察类型与合适的挖掘和可视化技术的自下而上的分类法的指导下，SIA使Agent能够规划和执行连贯的分析策略。为了确保多模态集成，它包含一个数据协调器，将表格、文本和网络数据统一到一致的流程中。其交互式界面提供了一个透明的工作流程，用户可以在其中跟踪、验证和改进Agent的推理，从而支持适应性和可信度。通过以专家为中心的案例研究和定量评估，我们表明SIA有效地从社交媒体中发现多样化且有意义的洞察，同时支持复杂分析任务中的人机协作。
🔬 方法详解
问题定义：社交媒体数据具有高度异构性，包含文本、网络结构、用户行为等多种模态。现有方法难以有效整合这些异构数据进行深入分析，尤其是在利用大型语言模型时，往往局限于结构化数据，无法充分发挥LLM的潜力。因此，如何设计一个能够有效处理和连接异构社交媒体数据的分析系统是一个关键问题。
核心思路：SIA的核心思路是利用协同的Agent流来连接和处理异构数据。每个Agent负责特定的分析任务，例如文本分析、网络分析或可视化。通过数据协调器，将不同模态的数据统一到一个一致的流程中，使得Agent之间可以协同工作，共同完成复杂的分析任务。这种模块化的设计使得系统具有良好的可扩展性和灵活性。
技术框架：SIA系统主要包含以下几个模块：1) 数据协调器：负责将异构数据（表格、文本、网络）统一到一个一致的流程中。2) Agent池：包含多个Agent，每个Agent负责特定的分析任务。3) 分析策略规划器：基于自下而上的分类法，将洞察类型与合适的挖掘和可视化技术联系起来，规划Agent的执行顺序。4) 交互式界面：提供透明的工作流程，允许用户跟踪、验证和改进Agent的推理过程。
关键创新：SIA的关键创新在于其利用协同Agent流来连接异构数据。与传统的单体式分析系统不同，SIA将复杂的分析任务分解为多个独立的Agent，每个Agent专注于特定的数据模态或分析技术。这种模块化的设计使得系统能够更好地处理异构数据，并支持灵活的分析策略。此外，SIA还引入了数据协调器，确保不同模态的数据能够顺利地在Agent之间传递。
关键设计：SIA的关键设计包括：1) 自下而上的分类法：用于指导分析策略的规划，将洞察类型与合适的挖掘和可视化技术联系起来。2) 数据协调器：负责将异构数据转换为统一的格式，方便Agent处理。3) Agent之间的通信机制：确保Agent能够协同工作，共同完成复杂的分析任务。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SIA通过专家中心案例研究和定量评估，证明了其在发现社交媒体洞察方面的有效性。具体性能数据和对比基线在摘要中未明确提及，属于未知信息。但结果表明，SIA能够有效地支持复杂分析任务中的人机协作，提升分析效率和洞察质量。
🎯 应用场景
SIA可应用于舆情监控、社群分析、信息传播研究等领域。通过整合社交媒体上的异构数据，SIA能够帮助研究人员和决策者更全面地了解社会动态，发现潜在的风险和机遇。未来，SIA有望成为社交媒体分析的重要工具，为社会科学研究和公共政策制定提供有力支持。
📄 摘要（原文）
Social media platforms generate massive volumes of heterogeneous data, capturing user behaviors, textual content, temporal dynamics, and network structures. Analyzing such data is crucial for understanding phenomena such as opinion dynamics, community formation, and information diffusion. However, discovering insights from this complex landscape is exploratory, conceptually challenging, and requires expertise in social media mining and visualization. Existing automated approaches, though increasingly leveraging large language models (LLMs), remain largely confined to structured tabular data and cannot adequately address the heterogeneity of social media analysis. We present SIA (Social Insight Agents), an LLM agent system that links heterogeneous multi-modal data -- including raw inputs (e.g., text, network, and behavioral data), intermediate outputs, mined analytical results, and visualization artifacts -- through coordinated agent flows. Guided by a bottom-up taxonomy that connects insight types with suitable mining and visualization techniques, SIA enables agents to plan and execute coherent analysis strategies. To ensure multi-modal integration, it incorporates a data coordinator that unifies tabular, textual, and network data into a consistent flow. Its interactive interface provides a transparent workflow where users can trace, validate, and refine the agent's reasoning, supporting both adaptability and trustworthiness. Through expert-centered case studies and quantitative evaluation, we show that SIA effectively discovers diverse and meaningful insights from social media while supporting human-agent collaboration in complex analytical tasks.