Новый метод анализа социальных настроений в регионах

Новый метод анализа социальных настроений в регионах

Основой для изучения стали посты и комментарии интернет-пользователей в соцсети «ВКонтакте»

Сотрудники Центра прикладного анализа больших данных ТГУ совместно с командой компании «Мегапьютер Интеллидженс» при поддержке Минцифры Дагестана выстроили и апробировали систему анализа настроений жителей республики на базе платформы PolyAnalyst – системы извлечения полезной информации из структурированных и неструктурированных данных . Основой для изучения стали посты и комментарии интернет-пользователей в соцсети «ВКонтакте».

Как отмечают исполнители проекта – сотрудники Томского госуниверситета, анализ данных в соцсетях помогает отслеживать проблемы, возникающие как у отдельных людей, так и у групп жителей, и уделять им больше внимания со стороны властей. В итоге в регионе формируется сбалансированная управленческая политика – за счет измерения уровня социального эффекта от деятельности исполнительных органов.
С помощью этой системы сотрудникам ТГУ удалось отметить, что индекс удовлетворённостью жизнью у населения Дагестана увеличился. У населения отмечается повышение интереса к спорту и спортивным соревнованиям. Вероятно, этому способствовали спортивные достижения уроженцев Республики Дагестан в 2020 году.

Большое внимание граждане республики в прошедшем году уделили и здравоохранению. Причиной, как и во всем мире, стала пандемия коронавирусной инфекции COVID-19. Самое заметное количество сообщений с явной отрицательной эмоциональной окраской было в мае, и это еще раз подтверждает выводы официальной статистики о том, что именно на май в Дагестане пришлись пики по количеству выявленных случаев заболевания и смертности от COVID.
Как поясняют авторы проекта, вначале были автоматически отобраны сообщества, относящиеся к конкретному региону. Затем с использованием платформы Университетского консорциума исследователей больших данных по сбору и анализу информации из социальных медиа из отобранных сообществ был выгружен текстовый контент с указанием даты размещения, количества лайков, репостов, комментариев и просмотров. Далее самообучаемый искусственный интеллект PolyAnalyst автоматически проанализировал сотни тысяч публикаций граждан из 3 700 сообществ соцсети. Система классифицировала их по 20 наиболее значимым социально-экономическим категориям и оценила эмоциональную тональность по отношению к действиям властей в той или иной категории.
Сейчас ведется работа по масштабированию системы на все регионы страны.

 

Источник: www.tsu.ru

Источник: scientificrussia.ru



Добавить комментарий