كاشف المشاعر الاجتماعية: استقصاء ردود الأفعال العاطفية للأحداث الاجتماعية

كاشف المشاعر الاجتماعية: استقصاء ردود الأفعال العاطفية للأحداث الاجتماعية

17 ديسمبر , 2021

ترجم بواسطة:

إسراء محمد

دقق بواسطة:

زينب محمد

على ما يبدو، يستخدم نصف سكان العالم مواقع التواصل الاجتماعي في هذه الأيام ليشاركون أفكارهم ويكتسبون الخبرات من أفكار غيرهم.

لم يعد هناك موضوعاً لم يتم طرحه من قِبل مستخدمين مواقع التواصل الاجتماعي سواءً كان الموضوع يتمحور حول آرائهم بالتقنية، والسياسة، والمجتمع، والمشاهير، والرياضة، والموسيقى، والسينما، والصحة، والحروب، والدين، وغيرها من المواضيع. و قد يتعدى طرح آرائهم كل الأمور التي ذُكِرت. لم يعد هناك شيئاً محظوراً للنقاش في مواقع التواصل الاجتماعي.

لا يزال استخراج الاستجابات العاطفية الجماعية للفعاليات الاجتماعية من المستوى المحلي إلى المستوى العالمي من التحديثات على الوسائط الاجتماعية هدفاً لجهات علوم الحاسب، لذلك، علوم الحاسب تهدف إلى المساعدة في الاستفادة من البيانات التي قد يتم استخراجها من مواقع التواصل الاجتماعي سواءً كانت كلمات أو مشاعر.

كتب فريق إيطالي من المجلة الدولية للبيانات الوصفية و الدلالات و الانطولوجيا (International Journal ( of Metadata, Semantics and Ontologies مُناقشاً نهجاً للتحقيق في ردود الأفعال العاطفية للأحداث الاجتماعية.

شرح  دانيلو كالفيير و سابرينا سيناتور من جامعة ساليرنو في فيشانو موضحين “قد أصبحت مواقع التواصل الاجتماعي نقطة الارتكاز لمشاركة المعلومات حول أحداث الحياة اليومية . كما يعبر من خلالها الناس و الشركات والمنظمات عن آرائهم”. كما أضافوا أن دراسة و تحديد مختلف المشاعر والعواطف، كما يتمثل بتحديثات الشبكة الاجتماعية، كتلك التي يدعونها “تغريدات” على منصة المدونات الصغيرة التي تُدعى “تويتر” تتطلب التعامل مع قاعدة بيانات ضخمة. كما تتطلب القدرة على فهم الطابع العاطفي القابع خلف تطورات السياق.

لقد اتبع الفريق منهجاً يسمح لهم بالتعرف على موضوع معين بناءاً على كلمات رئيسية محددة مُبرزة في مدونة تويتر مع الرمز # الذي يُسمى بالهاشتاغ. لقد بنوا معجماً للعواطف مُستخرجين الدلالات من قاعدة بيانات نموذجية للتطورات و أشاروا إلى ذلك على أنه “مفهوم الوجود العاطفي”.

فيما بعد، أوضح الفريق كيفية استخدام الأنطولوجيا “علم الوجود” الخاص بهم كأداة لتصنيف قاعدة بيانات (دعم التوجه الآلي) أو(Support Vector Machine) في سبيل فهم كلاً من الطابع العاطفي والمحتوى النصي لتغريدات حديثة التدوين والتي يتم من خلالها تقديم خوارزمية مبنية على هذا التدريب. لقد قدموا دليل لمبدأ أثبتوه بشكل ناجح باستخدام نماذج قاعدات البيانات، حتى مع التغريدات المعقدة والمبهمة.

المصدر: https://phys.org

ترجمة: إسراء محمد

تويتر: @tho0ghtfull

مراجعة وتدقيق: زينب محمد


اترك تعليقاً

القائمة البريدية

اشترك في قائمتنا البريدية ليصلك جديد مقالاتنا العلمية وكل ماهو حصري على مجموعة نون العلمية

error: Content is protected !!