title: Neural network methods for messages analysis in user discussions on the Youtube social network
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Пашкевич Василий Эрикович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Paskevic Vasilij Erikovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Су Шимай
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Su Simaj
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 073379
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32533
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: С бурным развитием веб-пространства обычно требуется несколько секунд, чтобы новости стали широко распространены. В частности, для некоторых деликатных или широко популярных событий они, вероятно, привлекают внимание большого количества людей, которые создают бурю общественного мнения во всем обществе. Независимо от того, является ли такое влияние, которое оказывает шторм, положительным или отрицательным, когда дело касается огромной аудитории, его необходимо отслеживать со всех сторон, учитывая серьезные последствия, к которым он может привести. В то же время для журналистов, организаций и заинтересованных сторон необходимо и обязано гибко анализировать действия пользователей и понимать общественное мнение по конкретным темам. После этого они способны дать правильный ответ, выявить реальные проблемы и даже выявить риск вводящих в заблуждение манипуляций.
  
  В этой статье автор в основном разработал общее решение для анализа пользовательской дискуссии и пользовательской сети. И автор выбирает YouTube, который является одной из самых известных и представительных социальных платформ, в качестве источника сканирования данных. В нашем решении применяются комбинированные аналитические методы и различные подходы, включая современные модели обработки языков. В нашем эксперименте случай неправомерных действий американской полиции по отношению к чернокожему служит иллюстрацией того, как проводить фактический анализ. Временно наша модель поддерживает только текст на английском языке.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: With the burgeoning development of web space, it usually takes a few seconds for the news to be widespread. Especially, for some sensitive or widely popular events, they probably draw attention of a large amount of people who create a upward storm of public opinion all around the society. No matter such influence which the storm brings is positive or negative, when it comes to the massive audience, it has to be tracked from all aspects considering the severe consequence it may lead to. At the same time, for journalists, organizations and relevant parties, it’s necessary and obliged to flexibly analyze the user’s activities and comprehend the general public opinion over specific topics. Thereafter they are capable of making the right response, discovering the actual concerns and even detecting the risk of misleading manipulation.
  
  In this paper, author mainly designed a general solution to the analysis of user discussion and user network. And author chooses YouTube which is one of the most famous and representative social platforms as the data crawling source. Combined analytic modules and different approaches including the state of the art nature language processing models are being applied in our solution. In our experiment, the case of American police misconducts in dealing with a black man is taken as our illustration for how to operate the actual analysis. Temporarily our model only supports English language text.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аналитический модуль
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ настроений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: пользовательское обсуждение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: пользовательская сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: YouTube
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: nature language processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: analytic module
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: user discussion
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: user network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: YouTube
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural network methods for messages analysis in user discussions on the Youtube social network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевые методы анализа текстов сообщений в пользовательских дискуссиях социальной сети Youtube
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Master_Thesis_SuShimai.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32533/1/Master_Thesis_SuShimai.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,43 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Su_Simaj.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32533/2/reviewSV_Otzyv_Su_Simaj.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 223,23 kB