Метод конверсационного анализа для оценки активности и тональности сообществ в социальных сетях
Автор: Рыцарев И.А., Куприянов А.В., Литвинов В.Г.
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 6 т.22, 2020 года.
Бесплатный доступ
В данной работе предлагается использовать метод конверсационного анализа для анализа активности и тональности сообществ. Данные для исследования были собраны из социальных сетей. Апробированная технология анализа активности сетевых групп по предвыборной тематике была использована на практике для определения активности и тональности сообществ. Полученные результаты показывают, что в активных группах существует сильная взаимосвязь между новостью и тематическими комментариями, связанными с ней.
Компьютерная обработка текстов, конверсационный анализ, социальные сети
Короткий адрес: https://sciup.org/148312694
IDR: 148312694 | УДК: 004.89 | DOI: 10.37313/1990-5378-2020-22-6-87-91
Applying the conversation analysis method to assess community activity and sentiment
In this paper, it is proposed to use the method of conversion analysis to analyze the activity and sentiment of communities. The research data was collected from social media. The proven technology for analyzing the activity of network groups on electoral topics was used in practice. The results show that in active groups, there is a strong relationship between news and thematic comments associated with it.
Список литературы Метод конверсационного анализа для оценки активности и тональности сообществ в социальных сетях
- Антонова А. И. Актуальные прикладные задачи компьютерной лингвистики XXI века // Культурные инициативы. 2019. С. 38-39.
- Rosenthal S., Farra N., Nakov P. SemEval-2017 task 4: Sentiment analysis in Twitter // Proceedings of the 11th international workshop on semantic evaluation (SemEval-2017). - 2017. - С. 502-518.
- Rubtsova Y. Reducing the Deterioration of Sentiment Analysis Results Due to the Time Impact // Information. - 2018. - Т. 9. - №. 8. - С. 184.
- Рыцарев И.А., Кирш Д.В., Куприянов А.В. Кластеризация медиаконтента из социальных сетей с использованием технологии bigdata // Компьютерная оптика. 2018. Т. 42. № 5. С. 921-927.
- Рыцарев, И.А. Анализ текстовых данных с применением конверсационного анализа / И.А. Рыцарев // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020): сборник трудов VI Международной конференции и молодёжной школы. 2020. С. 60-63.
- Исупова О.Г. Конверсационный анализ: представление метода // Социология: методология, методы, математическое моделирование (4М). 2002. №. 15. С. 33-52.
- Rytsarev, I.A. Text data mining using conversation analysis // CEUR Workshop Proceedings. 2020. Iss. 2667. P. 159-161.
