تحليل مشاعر تغريدات تويتر أثناء الإنتخابات الرئاسية الأمريكية 2020 باستخدام إطار البيانات الضخمة
Other Title(s)
Sentiment analysis for twitter during U.S. presidential election2020 using the big data framework
Author
الشريف، سلوى أحمد محمد أبو العلا
Source
المجلة المصرية لبحوث الرأي العام
Issue
Vol. 21, Issue 2، ج. 1 (30 Jun. 2022), pp.1-49, 49 p.
Publisher
Cairo University Faculty of Mass Communication Public Opinion Research Center
Publication Date
2022-06-30
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
49
Main Subjects
Topics
- Public opinion
- Public opinion polls
- Presidential elections
- Social networking Web sites
- Coronavirus
- Social media
- Big data
Abstract AR
استهدفت الدراسة رصد و تحليل مشاعر تغريدات تويتر أثناء الانتخابات الرئاسية الأمريكية 2020، وذلك للتعرف على المشاعر الإيجابية و السلبية للتغريدات وفقا لهاشتاج بايدن و ترامب عبر منصة تويتر باستخدام إطار البيانات الضخمة، و الكشف عن المشاعر السلبية و الإيجابية لتغريدات المستخدمين بالولايات المتأرجحة و مدى موالاتها للمرشحين، و مدى إمكانية الاعتماد على منصة تويتر كاستطلاع رأي افتراضي يستطيع التنبؤ بنتائج حصة التصويت في الانتخابات الرئاسية الأمريكية2020، و التعرف على القضايا المحورية التي هيمنت على تغريدات تويتر أثناء هذه الفترة، وتوصلت الدراسه إلى العديد من النتائج من أهمها: حصول كلا المرشحين للانتخابات على نتائج متشابهة في كل من الآراء الإيجابية و السلبية مع اختلاف أقل من 1٪ في تصنيف المشاعرلصالح بايدن، مما نتوقع منه فوز جو بايدن بحصوله على مشاعر إيجابية أعلى من المشاعر الإيجابية لترامب، و هو ما تم التحقق منه في وقت لاحق من خلال النتائج الفعلية للانتخابات الأمريكية2020، حيث أظهرت النتائج الفعلية فوز بايدن و مع هذه النتائج، يمكن استنتاج أن تحليل المشاعر باستخدام بيانات تويتر يمكن أن يكون وسيلة دقيقة و منخفضة التكلفة لقياس الرأي العام تجاه المرشحين و التنبؤ بنتائج الانتخابات، وقد رصدنا أيضا أن تغطية الحملة و نزاهة الانتخابات و تأثير فيروس كورونا و تعيينات المحكمة العليا هي أهم أربع قضايا ظهرت عبر تغريدات تويتر خلال هذه الانتخابات.
Abstract EN
The study aimed to Sentiment analysis for Twitter during the US presidential elections 2020, in order to identify the positive and negative feelings of the tweets according to the Biden and Trump hashtags via the Twitter platform using the Big Data framework, and to reveal the negative and positive feelings of the tweets of users in swing states and their loyalty to the candidates, and the reliability of the Twitter platform, As a hypothetical opinion poll that can predict the results of the voting share in the US presidential elections 2020, and to identify the pivotal issues that dominated tweets during this period, the study reached many results, the most important of which are: Both candidates for the elections obtained similar results in both positive and negative opinions with different Less than 1% in the sentiment rating in favor of Biden, than we expect him to win Joe Biden with a higher positive sentiment than Trump, which was later verified by the actual results of the US elections 2020, where the actual results showed Biden's victory and with these results, It can be concluded that sentiment analysis using Twitter data can be an accurate and low method We also found that campaign coverage, election integrity, the impact of coronavirus, and Supreme Court appointments were the top four issues that surfaced on Twitter during this election.
American Psychological Association (APA)
الشريف، سلوى أحمد محمد أبو العلا. 2022. تحليل مشاعر تغريدات تويتر أثناء الإنتخابات الرئاسية الأمريكية 2020 باستخدام إطار البيانات الضخمة. المجلة المصرية لبحوث الرأي العام،مج. 21، ع. 2، ج. 1، ص ص. 1-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1399374
Modern Language Association (MLA)
الشريف، سلوى أحمد محمد أبو العلا. تحليل مشاعر تغريدات تويتر أثناء الإنتخابات الرئاسية الأمريكية 2020 باستخدام إطار البيانات الضخمة. المجلة المصرية لبحوث الرأي العام مج. 21، ع. 2، ج. 1 (نيسان / حزيران 2022)، ص ص. 1-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1399374
American Medical Association (AMA)
الشريف، سلوى أحمد محمد أبو العلا. تحليل مشاعر تغريدات تويتر أثناء الإنتخابات الرئاسية الأمريكية 2020 باستخدام إطار البيانات الضخمة. المجلة المصرية لبحوث الرأي العام. 2022. مج. 21، ع. 2، ج. 1، ص ص. 1-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1399374
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
-
Record ID
BIM-1399374