ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تفاعل المغردين في الشبكات الاج...>الوصف

تفاعل المغردين في الشبكات الاجتماعية نحو عودة العلاقات السعودية الإيرانية: دراسة تحليلية على منصة تويتر باستخدام التحليل الشبكي ونمذجة هيكل الخطاب

العنوان بلغة أخرى: Twitter Users' Interactions on Social Networks Regarding the Resumption of Saudi-Iranian Relations: Analytical Study on Twitter Platform Using Network Analysis and Discourse Structure Modeling
المصدر: المجلة العلمية لبحوث الصحافة
الناشر: جامعة القاهرة - كلية الإعلام - قسم الصحافة
المؤلف الرئيسي: الثقفي، إبراهيم بن محمد (مؤلف)
المجلد/العدد: ع25
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: يونية
الصفحات: 119 - 159
ISSN: 2356-9158
رقم MD: 1417855
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
شبكات التواصل الاجتماعي | العلاقات الدولية | منصة تويتر | السعودية | إيران
كلمات المؤلف المفتاحية:
المغردين | الشبكات الاجتماعية | العلاقات السعودية الإيرانية | تويتر | التحليل الشبكي | نمذجة هيكل الخطاب | Twitter Users | Social Networks | Saudi-Iranian Relations | Twitter | Network Analysis | Discourse Structure Modeling
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

23

حفظ في:
المستخلص: هدفت الدراسة تحليل تفاعل المغردين في الشبكات الاجتماعية نحو عودة العلاقات السعودية الإيرانية (دراسة تحليلية على شبكة تويتر باستخدام التحليل الشبكي ونمذجة هيكل الخطاب)، من خلال الحصر الشامل لتغريدات هاشتاق الاتفاق_السعودي_الإيراني والتي بلغت (٢٧٢٥) تغريدة في الفترة من (10 03-2023 حتى 10-04-2023)، وقد تم تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي المتمثلة في تحليل المشاعر، ونمذجة الموضوعات، لفهم آراء الناس وتقديم نظرة عامة عليها بشكل شامل. ومن خلال استخدام خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية المتطورة، تم تصنيف المشاعر إلى ثلاث فئات وهي: (الإيجابية والسلبية والحيادية)، حيث قدم هذا التحليل فهما عامًا للمشاعر العامة بين مستخدمي تويتر، كما تم استخدام نمذجة الموضوع لتحديد أهم الموضوعات التي تمت مناقشتها في التغريدات. وقد كشفت نتائج الدراسة عن بروز خمس قضايا أساسية تتعلق بموضوع الاتفاق السعودي الإيراني، وانعكاس الاتفاق على الوضع في لبنان واليمن وإسرائيل، كما برز دور الصين كوسيط دولي فعال في نجاح الاتفاقية، وكشفت النتائج عن إمكانية الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل: تحليل المشاعر، ونمذجة الموضوع، لاكتساب رؤى قيمة عن الجمهور والرأي العام من خلال تحليل بيانات تويتر، حيث ساهمت النتائج في فهم أعمق الديناميكية المجتمعية المحيطة بالأحداث الجيوسياسية المهمة، وتمهد الطريق لاتخاذ قرارات واعية واعتبارات سياسية.

The study aimed to analyze the interactions of Twitter users on social networks towards the resumption of Saudi-Iranian relations. An analytical study on Twitter platform using network analysis and discourse structure modeling. Through a comprehensive collection of tweets with the hashtag #Saudi_Iranian_Agreement, totaling 2,725 tweets during the period from March 10, 2023, to April 10, 2023, artificial intelligence techniques, including sentiment analysis and topic modeling, were applied to understand people's opinions and provide a comprehensive overview of them. Through the utilization of advanced natural language processing algorithms, the sentiments were classified into three categories: positive, negative, and neutral. This analysis provided a comprehensive understanding of the general sentiments among Twitter users. Topic modeling was employed to identify the most significant topics discussed in the tweets. The study's findings revealed five key issues related to the Saudi-Iranian agreement, highlighting its impact on the situations in Lebanon, Yemen, and Israel. The study emphasized the significant role of China as an effective international mediator in the success of the agreement. The results also demonstrated the potential benefits of advanced artificial intelligence techniques such as sentiment analysis and topic modeling in gaining valuable insights into public opinion and the general audience through Twitter data analysis. These findings contributed to a deeper understanding of the societal dynamics surrounding important geopolitical events, paving the way for informed decision-making and political considerations.
ISSN: 2356-9158

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.