Методы агрегации и представления пользовательских данных в дискуссиях социальных сетей

Введение 4
Актуальность 4
Цель работы 5
Задачи работы 6
Практическая значимость работы 6
Обзор литературы 7
Глава 1. Проблематика современного анализа социальных сети 9
1.1. Общая проблематика анализа дискуссий в социальных сетях 9
1.2. Структурный анализ социальных сетей 10
1.3. Анализ с помощью визуального представления
методов машинного обучения 12
1.3.1 Анализ тональности 12
1.3.2 Тематическое моделирование 13
Глава 2. Сравнительный анализ инструментов разработки 16
2.1. Сравнительный анализ инструментов, позволяющих создать
слой пользовательского представления данных 16
2.1.1 Библиотека React 17
2.1.2 Фреймворк Angular 18
2.1.3 Итоги сравнения 19
2.2. Сравнительный анализ инструментов визуализации 21
Глава 3. Разработка сервиса визуализации дискуссий в социальных сетях 23
3.1. Анализ существующих решений 23
3.1.1 Медиалогия 23
3.1.2 Brand analytics 24
3.1.3 YouScan 26
3.1.4 Brand24 27
3.1.5 Итоги 28
3.2. Разработка сервиса 29
3.2.1 Функциональные требования 29
3.2.2 Модуль создания кейса 29
3.2.3 Модуль просмотра активных кейсов 31
3.2.4 Модуль отображения инфлюенсеров 32
3.2.5 Модуль продвинутого анализа 34
3.3. Итоги 37
Выводы 38
Заключение 39
Результаты работы 39
Перспективы развития 39
Список литературы
Купить

В настоящее время основным способом коммуникации между людьми являются социальные сети и мессенджеры. Практически все люди на планете пользуются данными онлайн платформами для повседневного общения, донесения важной информации, знакомств, распространения различной ин-формации. Так же люди используют социальные сети и мессенджеры в качестве бизнес платформ, то есть в качестве средства, позволяющего людям зарабатывать деньги. Такое явление наблюдается из-за того, что для того, чтобы сгенирировать контент на онлайн платформах не нужно иметь специальных навыков. Из-за такого повсеместного использования социальные сети и мессенджеры содержат гигантское количество информации о конкретных событиях, причем мнение о событии со временем может меняться, также на онлайн платформах содержится информация о конкретных людях, группах людей, объединенных по интересам, различных отдельных организациях или группах организаций, объединенных по какому-либо признаку.
В современном мире возникает потребность проанализировать всю на-копленную социальными сетями информацию для различных целей, например, для выявления общественных мнений из дискуссий о каком-либо событии. Для изучения подобной информации был создан Анализ социальных сетей (SNA), являющийся одновременно совокупностью методов и областью исследования социальных структур с использованием сетей, теории графов и методов машинного обучения. Анализ социальных сетей стал ключевым методом в современной социологии. Он также приобрел значительную популярность в следующих областях: биология, экономика, политология и в информационных технологиях.
В рамках области анализа социальных сетей существует много задач: контентный анализ, суммаризация текстов, детекция ботов и т.д. Но так как к анализу социальных сетей приходят все больше и больше экспертов из разных гуманитарных и социальных сфер, то одной из самых актуальных задач в области SNA становится понятная визуализация пользовательских дискуссий в социальных сетях. Визуализация позволяет распознать скрытые зависимости и тренды, которые являются неочевидными при использовании других видов анализа. Используя полученную визуализацию, можно сразу определить простые паттерны, а также провести более серьезный анализ с помощью других методов, которые основываются на графиках визуализации. Для решения этой задачи возникает потребность в удобном сервисе, который будет предоставлять возможность получить визуализацию дискуссии в конкретном сценарии, согласно выбранным фильтрам, а также будет предоставлять возможность проанализировать дискуссию с помощью полученной визуализации. Так как выявлением паттернов в дискуссиях занимаются эксперты из разных областей, которые пользуются визуализацией и на ее основе строят те или иные гипотезы, поэтому ошибка в визуализации увеличивает риск того, что эксперт примет неверное решение относительно каких-либо событий. Из этого следует, что к визуализации предъявляются высокие требования, то есть очень важно визуализировать дискуссию четким и понятным образом, а также предоставить экспертам несколько видов визуализации для различных сценариев анализа.
Цель работы
Целью данной работы является разработка сервиса визуализации методов искусственного интеллекта по анализу дискуссий пользователей в социальных сетях, который поможет экспертам из разных областей получить наглядное представление результатов алгоритмов машинного обучения, а также поможет по полученной визуализации провести дальнейший анализ.
Задачи работы
Основными задачами данной работы являются:
1. Изучение проблематики современного анализа социальных сетей;
2. Проведение сравнительного анализа инструментов, позволяющих реализовать слой пользовательского представления данных в сервисе;
3. Проведение сравнительного анализа инструментов визуализации;
4. Проведение сравнительного анализа существующих сервисов по анализу социальных сетей;
5. Реализация модулей системы, позволяющих провести визуализацию и последующий анализ дискуссий в социальных сетях.
Практическая значимость работы
Данная дипломная работа несет следующие аспекты практической значимости:
• Разработанным сервисом смогут пользоваться социологи для исследования влияния какого-либо события на общество в целом или конкретные группы людей, а также проследить изменилось ли отношения общества к этому событию с течением или нет, а если изменилось то каким образом. Также социологи смогут находить лидеров мнений и что конкретно привело к их лидерству;
• Также разработанным сервисом смогут пользоваться психологи для исследования того, какие именно фразы в дискуссии могут положительно или отрицательно влиять на человека;
• Еще одной областью применения данной платформы является экономика, эксперты из данной области смогут по отношению пользователей к конкретной организации спрогнозировать рост или падение акций;

Купить