توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحليل مشاعر مستخدمي مواقع التواصل الاجتماعي في الوقت الفعلي لأزمة جائحة فيروس كورونا

العناوين الأخرى

Using artificial intelligence applications to analyze social media users' sentiment in real time of the coronavirus pandemic crisis

عدد الاستشهادات بقاعدة ارسيف :

تاريخ النشر

2021-06-30

دولة النشر

مصر

عدد الصفحات

التخصصات الرئيسية

الإعلام و الاتصال

الموضوعات

الملخص AR

لقد أدت جائحة كورونا إلى نقاش عام و مهم علي وسائل التواصل الاجتماعي، و بالتالي يمكن أن يساعد فهم هذه المناقشات المسئولين و الأفراد علي تجاوز هذه الجائحة، و لذلك هدفت الدراسة إلي تحليل المشاعر العامة تجاه تفشي فيروس كورونا، و تحديد الموضوعات السائدة في المناقشات المتعلقة بالفيروس علي موقع تويتر.

و طبقت الدراسة منهجية التعلم الآلي "Machine learning" في مجال الذكاء الاصطناعي "Artificial Intelligence" لتحليل البيانات التي تم جمعها من موقع تويتر الفترة من 1 مارس إلى 30 مايو 2020، و شملت عينة الدراسة 109154 تغريدة.

وقد أسفرت الدراسة عن ثلاثة جوانب رئيسية حول المشاعر العامة بشأن جائحة كورونا، أولا- تم تقسيم اتجاهات المواطنين نحو انتشار و أعراض فيروس كورونا إلى ثلاث مراحل؛ ثانيا- أظهرت نتائج تحليل المشاعر أن معظم المواطنين (الرقميين) لديهم مشاعر سلبية تجاه فيروس كورونا علي موقع تويتر، وجاءت مشاعر الخوف في المرتبة الأولي؛ ثالثا- استنادا إلى نمذجة الموضوعات تم تقسيم الموضوعات المتعلقة بـ "فيروس كورونا" علي تويتر -التي عبرت عن مخاوف المستخدمين- إلى خمس فئات رئيسية على النحو التالي: 1) بيئة الرعاية الصحية؛ 2) و الدعم النفسي و العاطفي، 3) و اقتصاد الأعمال؛ 4) و التغير الاجتماعي؛ 5) التوتر و الاجهاد النفسي.

وفي ضوء ذلك يمكن استخلاص الآتي: (أ) يمكن استخدام موقع تويتر كمدخل واعد ليعكس معرفة المواطن؛ (ب) يمكن استخدام التغريدات لتحديد تقلبات حدة الأزمات بمرور الوقت؛ (ج) تحليل المشاعر للتغريدات يؤكد صحة تطبيق رسائل التغريدات المحددة جغرافيا لتحديد المناطق شديدة التأثر بالأزمة.

الملخص EN

The Corona pandemic has led to an important public discussion on social media, and therefore understanding these discussions can help officials and individuals to overcome the epidemic, and the aim of the study was to analyze public feelings towards the outbreak of the Corona virus, and to identify the prevailing topics in discussions related to the virus on Twitter.

This study applied the method of machine learning in the field of artificial intelligence to analyze the data collected from Twitter from March 1 to May 30, 2020, and the study sample included 109, 154 tweets.

The analyzes included: keyword repetition, sentiment analysis, and topic modeling to identify and explore discussion topics related in real time to the Corona crisis on Twitter over time.

The results resulted in the negative Sentiment outweighing the positive Sentiment in the tweets related to the Coronavirus during the study period, and based on the modeling of the topics, five main topics dominated the Twitter discussions that expressed the users' concerns, and the results also showed that the tweets that were produced in the governorates that were Have lower infection rates that tended to be more positive.

Thus, tweets can be used to determine the fluctuations in the severity of the Coronavirus crisis over time.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

خليل، حمزة السيد حمزة. 2021. توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحليل مشاعر مستخدمي مواقع التواصل الاجتماعي في الوقت الفعلي لأزمة جائحة فيروس كورونا. المجلة المصرية لبحوث الرأي العام،مج. 20، ع. 2، ص ص. 149-202.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1305670

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

خليل، حمزة السيد حمزة. توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحليل مشاعر مستخدمي مواقع التواصل الاجتماعي في الوقت الفعلي لأزمة جائحة فيروس كورونا. المجلة المصرية لبحوث الرأي العام مج. 20، ع. 2 (نيسان / حزيران 2021)، ص ص. 149-202.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1305670

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

خليل، حمزة السيد حمزة. توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحليل مشاعر مستخدمي مواقع التواصل الاجتماعي في الوقت الفعلي لأزمة جائحة فيروس كورونا. المجلة المصرية لبحوث الرأي العام. 2021. مج. 20، ع. 2، ص ص. 149-202.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1305670

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

العربية

الملاحظات

رقم السجل

BIM-1305670

حفظتم الحفظ طباعة

قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"

أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي

منصة "معرفة" للكتاب العربي الجامعي الرقمي

تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر