temporal point process(一時的点過程)をTwitterでの意見予測に用いた初めての研究。本研究では多変数Haweks過程を出発点に、点過程を特徴付ける強度関数を、ニューラルネットワークを用いてデータから自動で学習させるという手法を提案している。加えて、データの入力には従来研究でのプラクティスである、フォロー・フォロワー内での文脈、VAEを用いたトピック抽出等も組み込んで、ツイート活動をモデリングしている。

イギリスのEU離脱に関するツイートデータセットであるBrexit、アメリカの選挙に関するツイートデータセットであるElectionにおいて、次のツイートの投稿時間・スタンスの予測の両者において、従来手法よりも高い精度を達成した。