Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN
|
EL
| URI: | http://purl.tuc.gr/dl/dias/531F2FFF-3CC0-49B2-B43D-A8643BAFAEFF | ||
| Έτος | 2023 | ||
| Τύπος | Διπλωματική Εργασία | ||
| Άδεια Χρήσης |
|
||
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Γεώργιος-Νεκτάριος Νίκου, "Μια πειραματική ανάλυση των αναστολών στο Twitter κατά την πρώτη περίοδο του COVID19", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2023 https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.97809 | ||
| Εμφανίζεται στις Συλλογές |
Η παρούσα μελέτη έχει ως στόχο την καταγραφή των συναισθημάτων των ανθρώπων στα tweets τους σχετικά με το COVID-19 και στην εξέταση τυχόν προσπαθειών διάδοσης ψευδών ειδήσεων και παραπληροφόρησης στο Twitter. Η έρευνά μας βασίζεται σε ένα σύνολο δεδομένων που συλλέχθηκε μέσω του Twitter API, το οποίο περιέχει περίπου 200 εκατομμύρια tweets από δύο δημοφιλή hashtags που σχετίζονται με το COVID-19. Εφαρμόζουμε ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιώντας το μοντέλο XLM-RoBERTa-large σε διάφορα θέματα που σχετίζονται με την πανδημία COVID-19. Στη συνέχεια, πραγματοποιούμε ανάλυση δεδομένων για να εντοπίσουμε ενδιαφέροντα μοτίβα και χαρακτηριστικά σε αυτό το μεγάλο dataset. Η έρευνά μας επίσης επικεντρώθηκε σε λογαριασμούς Twitter που έχουν ανασταλεί και χρησιμοποιούμε τον αλγόριθμο Latent Dirichlet Allocation για να εντοπίσουμε τα θεμάτα συζήτησης τους. Επιπλέον κατασκευάζουμε τον γράφο αναδημοσιεύσεων για να αναλύσουμε τις συνδέσεις τους στο κοινωνικό δίκτυο, επιτρέποντάς μας να εντοπίσουμε τυχόν συντονισμένες ενέργειες για την αναδημοσίευση του ίδιου περιεχομένου σε μεγάλες ποσότητες. Τα αποτελέσματα έδειξαν μια τάση στα συναισθήματα προς όρους όπως COVID-19, συνωμοσία και lockdown. Παρατηρούμε ότι παρόλο που οι ανεσταλμένοι χρήστες αποτελούσαν μόνο το 0.74% των συνολικών χρηστών, δημιούργησαν το 7.52% των συνολικών αναρτήσεων.
Copyright © DIAS 2013
