論文の概要: A Study on Herd Behavior Using Sentiment Analysis in Online Social Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01728v1
• Date: Sun, 25 Jul 2021 05:22:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-08 11:03:51.518323
• Title: A Study on Herd Behavior Using Sentiment Analysis in Online Social Network
• Title（参考訳）: オンラインソーシャルネットワークにおける感情分析を用いた群集行動に関する研究
• Authors: Suchandra Dutta, Dhrubasish Sarkar, Sohom Roy, Dipak K. Kole, Premananda Jana
• Abstract要約: 本稿では,オンラインソーシャルネットワーキングサイトからの批判的意見を予測するための多様な戦略の能力について述べる。 ソーシャルメディアはここ数十年で良いメディアとなり、世界中の意見を共有している。 本研究では,ソーシャルメディアコンテンツを用いた感情分析手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5673338088641469
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Social media platforms are thriving nowadays, so a huge volume of data is produced. As it includes brief and clear statements, millions of people post their thoughts on microblogging sites every day. This paper represents and analyze the capacity of diverse strategies to volumetric, delicate, and social networks to predict critical opinions from online social networking sites. In the exploration of certain searching for relevant, the thoughts of people play a crucial role. Social media becomes a good outlet since the last decades to share the opinions globally. Sentiment analysis as well as opinion mining is a tool that is used to extract the opinions or thoughts of the common public. An occurrence in one place, be it economic, political, or social, may trigger large-scale chain public reaction across many other sites in an increasingly interconnected world. This study demonstrates the evaluation of sentiment analysis techniques using social media contents and creating the association between subjectivity with herd behavior and clustering coefficient as well as tries to predict the election result (2021 election in West Bengal). This is an implementation of sentiment analysis targeted at estimating the results of an upcoming election by assessing the public's opinion across social media. This paper also has a short discussion section on the usefulness of the idea in other fields.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは最近盛んなので、大量のデータが生成される。 簡潔で明確な声明が含まれているため、何百万人もの人々が毎日マイクロブログサイトで自分の考えを投稿している。 本稿では,オンラインソーシャルネットワーキングサイトからの批判的意見を予測するために,ボリューム,デリケート,ソーシャルネットワークに対する多様な戦略の能力を表現し,分析する。 特定の検索の探索において、人々の思考は重要な役割を担っている。 ソーシャルメディアはここ数十年で良いメディアとなり、世界中の意見を共有している。 感情分析や意見マイニングは、一般大衆の意見や考えを抽出するためのツールである。 経済、政治、社会といった一つの場所で起こることは、ますます相互に繋がる世界において、他の多くのサイトで大規模なチェーンの公開反応を引き起こす可能性がある。 本研究は,ソーシャルメディアコンテンツを用いた感情分析手法の評価と,主観性と集団行動とクラスタリング係数との関連性,ならびに選挙結果の予測を試みるものである(西ベンガルにおける2021年の選挙)。 これは、ソーシャルメディア全体の世論を評価することによって、次期選挙の結果を推定することを目的とした感情分析の実装である。 本論文は,他の分野におけるアイデアの有用性に関する簡単な議論セクションも設けた。

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