ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحليل مشاعر مستخدمي مواقع التواصل الاجتماعي في الوقت الفعلي لأزمة جائحة فيروس كورونا

العنوان بلغة أخرى: Using Artificial Intelligence Applications to Analyze Social Media Users' Sentiment in Real Time of the Coronavirus Pandemic Crisis
المصدر: المجلة المصرية لبحوث الرأي العام
الناشر: جامعة القاهرة - كلية الإعلام - مركز بحوث الرأي العام
المؤلف الرئيسي: خليل، حمزة السيد حمزة (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Khalil, Hamza El-Sayed Hamza
المجلد/العدد: مج20, ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2021
الشهر: يونية
الصفحات: 149 - 202
DOI: 10.21608/JOA.2021.190747
ISSN: 1110-5844
رقم MD: 1180802
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
الأوبئة العالمية | فيروس كورونا (كوفيد-19) | إدارة الأزمات | تحليل المشاعر | تطبيقات الذكاء الاصطناعي | مواقع التواصل الاجتماعي | تويتر
كلمات المؤلف المفتاحية:
تحليل المشاعر | وسائل التواصل الاجتماعي | التنقيب | تطبيقات الذكاء الاصطناعي | نمذجة الموضوعات | الأزمة | الجائحة | فيروس كورونا / كوفيد-19 | تويتر | الوباء المعلوماتي | Sentiment Analysis | Social Media | Mining | Artificial Intelligence | Topic Modeling | Crisis | Pandemic | Coronavirus / Covid-19 | Twitter | Information Epidemic
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

320

حفظ في:
المستخلص: لقد أدت جائحة كورونا إلى نقاش عام ومهم علي وسائل التواصل الاجتماعي، وبالتالي يمكن أن يساعد فهم هذه المناقشات المسئولين والأفراد علي تجاوز هذه الجائحة، ولذلك هدفت الدراسة إلي تحليل المشاعر العامة تجاه تفشي فيروس كورونا، وتحديد الموضوعات السائدة في المناقشات المتعلقة بالفيروس علي موقع تويتر وطبقت الدراسة منهجية التعلم الآلي ''Machine learning'' في مجال الذكاء الاصطناعي ''Artificial Intelligence'' لتحليل البيانات التي تم جمعها من موقع تويتر الفترة من 1 مارس إلى 30 مايو 2020، وشملت عينة الدراسة 109154 تغريدة. وقد أسفرت الدراسة عن ثلاثة جوانب رئيسية حول المشاعر العامة بشأن جائحة كورونا، أولا- تم تقسيم اتجاهات المواطنين نحو انتشار وأعراض فيروس كورونا إلى ثلاث مراحل؛ ثانيا- أظهرت نتائج تحليل المشاعر أن معظم المواطنين (الرقميين) لديهم مشاعر سلبية تجاه فيروس كورونا علي موقع تويتر، وجاءت مشاعر الخوف في المرتبة الأولي؛ ثالثا- استنادا إلى نمذجة الموضوعات تم تقسيم الموضوعات المتعلقة ب "فيروس كورونا" علي تويتر -التي عبرت عن مخاوف المستخدمين- إلى خمس فئات رئيسية على النحو التالي :1) بيئة الرعاية الصحية؛ 2) والدعم النفسي والعاطفي، 3) واقتصاد الأعمال؛ 4) والتغير الاجتماعي؛ 5) التوتر والإجهاد النفسي. وفي ضوء ذلك يمكن استخلاص الآتي: (أ) يمكن استخدام موقع تويتر كمدخل واعد ليعكس معرفة المواطن؛ (ب) يمكن استخدام التغريدات لتحديد تقلبات حدة الأزمات بمرور الوقت؛ (ج) تحليل المشاعر للتغريدات يؤكد صحة تطبيق رسائل التغريدات المحددة جغرافيا لتحديد المناطق شديدة التأثر بالأزمة.

The Corona pandemic has led to an important public discussion on social media, and therefore understanding these discussions can help officials and individuals to overcome the epidemic, and the aim of the study was to analyze public feelings towards the outbreak of the Corona virus, and to identify the prevailing topics in discussions related to the virus on Twitter. This study applied the method of machine learning in the field of artificial intelligence to analyze the data collected from Twitter from March 1 to May 30, 2020, and the study sample included 109,154 tweets. The analyzes included: keyword repetition, sentiment analysis, and topic modeling to identify and explore discussion topics related in real time to the Corona crisis on Twitter over time. The results resulted in the negative Sentiment outweighing the positive Sentiment in the tweets related to the Coronavirus during the study period, and based on the modeling of the topics, five main topics dominated the Twitter discussions that expressed the users' concerns, and the results also showed that the tweets that were produced in the governorates that were Have lower infection rates that tended to be more positive. Thus, tweets can be used to determine the fluctuations in the severity of the Coronavirus crisis over time.
ISSN: 1110-5844

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.