| LEADER |
04531nam a22002417a 4500 |
| 001 |
2254464 |
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b مصر
|
| 100 |
|
|
|9 801894
|a الحربي، أحمد
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a أساليب تفاعل المغردين في السعودية نحو القضايا الترفيهية والجادة في تويتر:
|b دراسة مقارنة عبر أدوات الذكاء الاصطناعي
|
| 246 |
|
|
|a Methods of Twitter Users' Interaction in Saudi Arabia toward Entertainment and Serious Issues:
|b A Comparative Study Using Artificial Intelligence Tools
|
| 260 |
|
|
|b جامعة القاهرة - كلية الإعلام
|c 2024
|g مارس
|
| 300 |
|
|
|a 619 - 649
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a استهدفت الدراسة فحص وتحليل مئات الآلاف من التغريدات باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية NLP لاستكشاف تفاعل المغردين في المملكة العربية السعودية في القضايا المختلفة، حيث تم تحليل أكثر الكلمات تكراراً واتجاه المشاعر في تلك التغريدات ومدى اعتماد المغردين على الرموز التعبيرية والروابط الخارجية، وتفسير ذلك من خلال نظرية الحضور الاجتماعي التي تتناول كيفية تعبير الأفراد عن أنفسهم، وتم تقسيم مستخدمي منصة (X) تويتر سابقاً بناء على عدد المتابعين إلى: مستخدمين ومؤثرين ومشاهير، حيث طُبقت هذه الدراسة على أكثر ثلاثة هاشتاقات انتشاراً في السعودية خلال عام ١٤٤٣هـ، وأظهرت النتائج أنه كلما زاد عدد المتابعين لحساب ما في منصة X، زادت لغة الحياد في ذلك الحساب، كما نجد أنه كلما قل عدد المتابعين، زاد اعتماد الحساب على مشاركة الروابط الخارجية، كما أظهرت النتائج سحابة الرموز التعبيرية الأكثر استخداماً في هاشتاقات الدراسة. ويوصي الباحث بأهمية البحث والتطوير بتحليل بيانات شبكات التواصل الاجتماعي عبر أدوات الذكاء الاصطناعي لفهم توجهات وسلوك ودوافع الجمهور، والتنبؤ بذلك.
|b The study aimed to examine and analyze hundreds of thousands of tweets using Artificial Intelligence (AI) tools and Natural Language Processing (NLP) to explore the engagement of Twitter users in the Kingdom of Saudi Arabia on various topics. It involved the analysis of frequently used words, sentiment trends in those tweets, and the extent of their reliance on emojis and external links. This was interpreted through the lens of Social Presence Theory. Users of the (X) platform, formerly known as Twitter, were categorized into regular users, influencers, and celebrities based on their follower count. This study was conducted on the three most trending hashtags in Saudi Arabia during the year 1443 Hijri. The results showed that as the number of followers for an account on platform X increased, the language used became more neutral, and conversely, accounts with fewer followers relied more on sharing external links. Additionally, the results highlighted the cloud of most used emojis in the study's hashtags. The researcher emphasizes the importance of research and development in analyzing social media network data through artificial intelligence tools to understand audience trends, behaviors, and motivations and make predictions based on that understanding.
|
| 653 |
|
|
|a القضايا الترفيهية
|a الذكاء الاصطناعي
|a التحول رقمي
|a السعودية
|
| 692 |
|
|
|a منصة (X) تويتر سابقاً
|a الرموز التعبيرية
|a المشاعر
|b Platform (X)
|b Emojis
|b Emotions
|
| 700 |
|
|
|a منصور، حسن محمد حسن
|g Mansoor, Hasan Mohammed
|e مشرف
|9 320119
|
| 773 |
|
|
|4 فلم، راديو، تلفاز
|6 Film, Radio, Television
|c 026
|e Egyptian Journal of Mess Communication Research
|f Al-Maǧallaẗ al-Miṣriyyaẗ li-buḥūṯ al-I’lām
|l 086
|m ع86
|o 1851
|s المجلة المصرية لبحوث الإعلام
|v 000
|x 1110-5836
|
| 856 |
|
|
|u 1851-000-086-026.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 1510728
|d 1510728
|
