قمنا بإحضار البيانات من صفحات مواقع التواصل الاجتماعي تويتر، ثم عملنا
عليها عملية تنظيف و تجهيز للنص من أجل عملية التصنيف فالنصوص المسترجعة
تحتوي على الكثير من الضجيج و المعلومات غير المفيدة المتعلقة بعملية تحليل الآراء
مثل الاعلانات و الروابط و ع
ناوين البريد الالكتروني و وجود العديد من الكلمات التي لا
تؤثر على التوجه العام للنص، و بعد الحصول على كل المنشورات في صفحة الفيسبوك
و ما هي التعليقات الخاصة حول كل المنشور المراد معرفة النسبة المئوية للآراء الإيجابية
و الآراء السلبية له.
طبّقنا خوارزمية بايز في التصنيف و أجرينا عليها التدريب المناسب و بعد تمرير
بيانات التغريدات (الآراء) حصلنا على نتائج جيدة حول نسبة المؤيدين للمنشور و نسبة
المعارضين له.
تعتبر استطلاعات الرأي الجسر الواصل بين الرأي العام و السياسيين أثناء الانتخابات. بالرغم من ذلك , فإن مسألة استقصاء الرأي لمعرفة ردة فعل الشعب بخصوص المسائل الاقتصادية , تعتبر محدودة, مكلفة و مستهلكة للوقت. تطور وسائل التواصل الاجتماعي في السنوات الأ
خيرة مثل تويتر (Twitter) , جعل من السهل على الأفراد مشاركة آرائهم الشخصية على نطاق واسع في مواضيع عديدة مثل الانتخابات. كما وفرت هذه الشبكات الاجتماعية منصة ضخمة لجمع المعطيات و البيانات المختلفة. تقترح هذه الورقة البحثية طريقة لاستكشاف الرأي العام و فهم النقاشات التي تدار في تويتر بخصوص المسائل الاقتصادية أثناء الانتخابات الرئاسية. تستخدم الطرق الحالية التي تتعلق بهذا البحث طرق متعددة لتعدين النصوص (Text mining) بشكل مستقل لتحليل الانتخابات و توقع الانتخابات ; في هذه الورقة البحثية سنقوم بدمج طريقتين لتعدين النصوص : تحليل المشاعر و نمذجة المواضيع. تم تطبيق الطريقة المقترحة بشكل فعال على ملايين التغريدات من تويتر لتحليل التخوفات الاقتصادية للشعب أثناء الانتخابات الرئاسية الأمريكية في عام 2012.
