在考虑Twitter和Facebook等社交网络时，可以用来对"年龄"one_answers"性别"进行预测的机制/技术？可以通过机器学习或情感分析或两者兼而有之吗？
在社交媒体数据上，已经有研究研究用户潜在变量（包括年龄和性别，包括年龄和性别）的研究。这些研究考虑了各种特征，并评估了它们的有效性。例如，一个人的社交媒体帖子的内容可以说出很多关于他们的年龄和性别的信息。例如，研究表明，如果有人使用"好友"一词，则用户更有可能是年轻的男性。
所以，您问题的答案是"是"。您可以使用机器学习技术来检测社交媒体上的年龄和性别。但是，选择一组有效的功能取决于您要研究的上下文和要关注的平台，并且需要进行一些实验。将情感用作功能可能在某种情况下可能很有用，并且在另一个上下文中可能没有帮助。
我将您参考以下研究此主题的文章：
- 这一分析了一组基于内容和风格的功能，包括情感。
- 本文着眼于基于令牌和基于字符的方法。
- 这个人看着一个人的社区来预测他/她特征。
机器学习是人工智能的一部分，您的算法在该算法上学习（通常是大）数据。它细分为分类，回归，聚类和其他学科。
自然语言处理可以使用机器学习，但也可以手工设计。
情感分析是NLP的一部分。它通常使用机器学习（分类）。
当考虑Twitter和Facebook等社交网络对"年龄"one_answers"性别"进行预测时，可以使用情感分析，并且是NLP中使用的ML机制。