ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > اكتشاف الموضوعات المهيمنة باست...>الوصف

اكتشاف الموضوعات المهيمنة باستخدام تقنية التنقيب في النصوص في تغريدات الناخبين والمرشحين خلال انتخابات مجلس الأمة الكويتي نموذجا

العنوان بلغة أخرى: Discovering the Dominant Topics Using the Text Mining Technique in the Tweets of Voters and Candidates during the Kuwaiti National Assembly Elections as a Model
المصدر: مجلة البحث العلمي في الآداب
الناشر: جامعة عين شمس - كلية البنات للآداب والعلوم والتربية
المؤلف الرئيسي: الناجم، صلاح راشد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Al-Najem, Salah
المجلد/العدد: ع23, ج1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: يناير
الصفحات: 94 - 123
DOI: 10.21608/jssa.2022.117529.1359
ISSN: 2356-8321
رقم MD: 1276664
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: AraBase
مواضيع:
شبكات التواصل الاجتماعي | التنقيب في النصوص | اللسانيات الحاسوبية | الانتخابات الكويتية
كلمات المؤلف المفتاحية:
علم اللغة الحاسوبي | المعالجة الحاسوبية للغة العربية | التنقيب في النصوص | علم اللغة التطبيقي | تحليل وسائل التواصل الاجتماعي | المدونات الحاسوبية | Computational Linguistics | Arabic Language Processing | Text Mining | Applied Linguistics | Social Media Analytics | Computational Corpora
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

27

حفظ في:
المستخلص: يقدم هذا البحث دراسة تطبيقية استخدمت فيها تقنية التنقيب في النصوص (Text Mining) للتنقيب في نصوص تغريدات تويتر التي احتوت على كلمات متعلقة بانتخابات مجلس الأمة الكويتي (البرلمان)؛ وذلك لاكتشاف الموضوعات المهيمنة (Topic Extraction) التي تحدث عنها الناخبون والمرشحون خلال فترة انتخابات مجلس الأمة في دولة الكويت في العام ٢٠٢٠ في تلك التغريدات، إضافة إلى اكتشاف العلاقات التي تربط كلمات معينة بموضوعات معينة واكتشاف الكلمات المفتاحية المحورية (Keywords) في إطار موضوعات التغريدات بناء على الوزن الإحصائي لهذه الكلمات. جمعت التغريدات من أرشيف تويتر الرسمي (Twitter Full Archive)؛ حيث جمعت التغريدات التي احتوت على كلمات بحث متعلقة بانتخابات مجلس الأمة خلال الفترة المذكورة. بعد ذلك استخدمت نظام SAS Text Miner للتنقيب في نصوص التغريدات واكتشاف الموضوعات التي تحويها عن طريق استخدام تقنية التحليل الدلالي الكامن ((Latent Semantic Analysis (LSA)). حيث تبين أن المزاج العام للناخبين والمرشحين تجاه الإجراءات والمشاريع الحكومية ليس إيجابيا بشكل عام، بل يميل إلى انتقاد تقصيرها في جوانب متعلقة بمحاربة الفساد وتطوير التعليم وتحقيق الإصلاح والتطوير الاقتصادي، كما أن هنالك مزاجا سلبياً تجاه عدم وجود وعي كاف لدى بعض الناخبين عند اختيارهم للمرشحين بشكل يضمن التصويت لمن يستحق من المرشحين للوصول إلى مجلس الأمة، إضافة إلى وجود مزاج سلبي تجاه ظاهرة شراء بعض المرشحين لأصوات بعض الناخبين وذممهم.

This paper presents an applied study in which the Text Mining technique has been used to mine the texts of tweets that contained words related to the elections of the Kuwait National Assembly (Parliament) in order to discover the dominant topics (Topic Extraction) that the voters and candidates talked about during the period of the National Assembly elections in the State of Kuwait in the year 2020. Furthermore, using Text Mining, the relationships that link certain words to certain topics have been discovered, in addition to discovering the important keywords within the context of the topics of the tweets. The tweets were collected from the official Twitter Archive (Twitter Full Archive), where I collected the tweets that contained keywords related to the National Assembly elections during the mentioned period. After that, I used SAS Text Miner system to mine the texts of the tweets and discover the topics they contain by using the Latent Semantic Analysis (LSA) technique. It was found that the general sentiment of voters and candidates towards government measures and projects is not generally positive, but rather tends to criticize the government’s shortcomings in aspects related to fighting corruption, developing education, achieving economic reform and development. There is also a negative sentiment towards the lack of sufficient awareness among some voters when choosing candidates in a way that guarantees voting for the eligible candidates to reach the National Assembly, in addition to the negative sentiment towards the phenomenon of buying the votes of some voters by some candidates.
ISSN: 2356-8321

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.