ЧИ МОЖЕ ТВІТТЕР ПЕРЕДБАЧИТИ ІМ'Я КОРОЛІВСЬКОГО НЕМОВЛЯТИ?

Анотація

Повідомлення Twitter характеризуються високою щільністю контекстно-значущих ключових слів. Це дає можливість  вивчати мікроблоги за допомогою інтелектуального аналізу даних з метою виявлення семантичних зв'язків між основними поняттями та предметами обговорення в мікроблогах. Перспективним є аналіз  часових залежностей ключових кількісних характеристик тематичних понять у повідомленнях мікроблогів Твіттера. В даній роботі проаналізовано можливу кореляцію між суспільною думкою користувачів Твіттера і прийняттям рішень впливових у суспільстві осіб. Однією з подій літа 2013 року, які широко обговорювались у соціальних мережах, було народження британського  принца. У соціальних мережах, зокрема, велись дискусії щодо можливого імені королівського немовляти. Це не є серйозна наукова проблема, якщо її розглядати буквально. Головна мета цього дослідження - перевірити, чи існує  кореляція між висловлюваннями користувачів соціальної мережі та прийняттям рішень особами, які є  впливовими в деяких сферах суспільства. У  дослідженні використовуються методи кількісної обробки природної мови, теорія частих множин, алгоритми візуального відображення спільнот користувачів. Проаналізовано часову динаміку частот ключових слів. Аналіз показав, що основне ім'я George новонародженого принца домінувало у спектрі імен до офіційного оголошення. З отриманих результатів випливає, що теорія частих множин дозволяє отримати  точніше прогнозування для повного найменування порівняно з аналізом іменного діапазону частот, що дає змогу тільки передбачити основне ім'я. Три складові повного імені  George, Alexander, Louis  утворюють часту множину, і цей набір елементів був частиною п'яти  найбільших частих множин за кількісною характеристикою підтримки частої множини.  Виявлено, що структура динамічно сформованих спільнот користувачів, які брали участь в обговоренні, визначається лише кількома лідерами, які мають значний вплив на позицію інших користувачів.   У результаті дослідження показано, що існує залежність між поглядами та висловлюваннями блогерів і подальшим прийняттям рішень особами, які є впливовими у певних сферах суспільства.

Ключові слова: інтелектуальний аналіз даних, Твіттер, аналіз твітів, часті множини, асоціативні правила, виявлення спільнот користувачів