تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > بحث>أساليب تفاعل المغردين في السعو...>الوصف

أساليب تفاعل المغردين في السعودية نحو القضايا الترفيهية والجادة في تويتر: دراسة مقارنة عبر أدوات الذكاء الاصطناعي

العنوان بلغة أخرى: Methods of Twitter Users' Interaction in Saudi Arabia toward Entertainment and Serious Issues: A Comparative Study Using Artificial Intelligence Tools
المصدر: المجلة المصرية لبحوث الإعلام
الناشر: جامعة القاهرة - كلية الإعلام
المؤلف الرئيسي: الحربي، أحمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: منصور، حسن محمد حسن (مشرف)
المجلد/العدد: ع86
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: مارس
الصفحات: 619 - 649
ISSN: 1110-5836
رقم MD: 1510728
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
القضايا الترفيهية | الذكاء الاصطناعي | التحول رقمي | السعودية
كلمات المؤلف المفتاحية:
منصة (X) تويتر سابقاً | الرموز التعبيرية | المشاعر | Platform (X) | Emojis | Emotions
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

13

حفظ في:
المستخلص: 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.

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.
ISSN: 1110-5836

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.