Ιδρυματικό Αποθετήριο [SANDBOX]
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Μια πειραματική ανάλυση των αναστολών στο Twitter κατά την πρώτη περίοδο του COVID19

Nikou Georgios-Nektarios

Απλή Εγγραφή


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/531F2FFF-3CC0-49B2-B43D-A8643BAFAEFF-
Αναγνωριστικόhttps://doi.org/10.26233/heallink.tuc.97809-
Γλώσσαen-
Μέγεθος53 σελίδεςel
Μέγεθος2,4 megabytesen
ΤίτλοςAn experimental analysis of Twitter suspension during the first COVID19 perioden
ΤίτλοςΜια πειραματική ανάλυση των αναστολών στο Twitter κατά την πρώτη περίοδο του COVID19el
ΔημιουργόςNikou Georgios-Nektariosen
ΔημιουργόςΝικου Γεωργιος-Νεκταριοςel
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Ioannidis Sotiriosen
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Ιωαννιδης Σωτηριοςel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Lagoudakis Michailen
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Λαγουδακης Μιχαηλel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Zervakis Michailen
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Ζερβακης Μιχαηλel
ΕκδότηςΠολυτεχνείο Κρήτηςel
ΕκδότηςTechnical University of Creteen
Ακαδημαϊκή ΜονάδαTechnical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineeringen
Ακαδημαϊκή ΜονάδαΠολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
ΠεριγραφήΔιπλωματική Εργασία που υποβλήθηκε στη σχολή ΗΜΜΥ του Πολ. Κρήτης για την πλήρωση προϋποθέσεων λήψης του Προπτυχιακού Διπλώματος. el
ΠερίληψηThis study aims to capture the overall sentiment of people’s tweets regarding COVID-related subjects and to examine any attempts to spread fake news and misinformation on Twitter. Our research is based on a dataset collected through the Twitter API, containing approximately 200 million tweets from two popular COVID-related hashtags. We conduct sentiment analysis using the XLM-RoBERTa-large model on several topics related to the COVID-19 pandemic. Next, we perform data analysis to identify interesting patterns and characteristics of this vast dataset. Our research also targets suspended Twitter accounts and by using the Latent Dirichlet Allocation algorithm we identify their topics of discussion. We construct the retweet social graph to analyze their social network connections, enabling us to detect any coordinated actions to retweet the same content in large quantities. The results showed a trend in sentiment towards terms like COVID-19, conspiracy, and lockdown. We observe that although suspended users made up only 0.74% of the total users in the dataset, they generated 7.52% of the total posts in the dataset.en
ΠερίληψηΗ παρούσα μελέτη έχει ως στόχο την καταγραφή των συναισθημάτων των ανθρώπων στα tweets τους σχετικά με το COVID-19 και στην εξέταση τυχόν προσπαθειών διάδοσης ψευδών ειδήσεων και παραπληροφόρησης στο Twitter. Η έρευνά μας βασίζεται σε ένα σύνολο δεδομένων που συλλέχθηκε μέσω του Twitter API, το οποίο περιέχει περίπου 200 εκατομμύρια tweets από δύο δημοφιλή hashtags που σχετίζονται με το COVID-19. Εφαρμόζουμε ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιώντας το μοντέλο XLM-RoBERTa-large σε διάφορα θέματα που σχετίζονται με την πανδημία COVID-19. Στη συνέχεια, πραγματοποιούμε ανάλυση δεδομένων για να εντοπίσουμε ενδιαφέροντα μοτίβα και χαρακτηριστικά σε αυτό το μεγάλο dataset. Η έρευνά μας επίσης επικεντρώθηκε σε λογαριασμούς Twitter που έχουν ανασταλεί και χρησιμοποιούμε τον αλγόριθμο Latent Dirichlet Allocation για να εντοπίσουμε τα θεμάτα συζήτησης τους. Επιπλέον κατασκευάζουμε τον γράφο αναδημοσιεύσεων για να αναλύσουμε τις συνδέσεις τους στο κοινωνικό δίκτυο, επιτρέποντάς μας να εντοπίσουμε τυχόν συντονισμένες ενέργειες για την αναδημοσίευση του ίδιου περιεχομένου σε μεγάλες ποσότητες. Τα αποτελέσματα έδειξαν μια τάση στα συναισθήματα προς όρους όπως COVID-19, συνωμοσία και lockdown. Παρατηρούμε ότι παρόλο που οι ανεσταλμένοι χρήστες αποτελούσαν μόνο το 0.74% των συνολικών χρηστών, δημιούργησαν το 7.52% των συνολικών αναρτήσεων.el
ΤύποςΔιπλωματική Εργασίαel
ΤύποςDiploma Worken
Άδεια Χρήσηςhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
Ημερομηνία2023-10-18-
Ημερομηνία Δημοσίευσης2023-
Θεματική ΚατηγορίαCOVID-19en
Θεματική ΚατηγορίαLatent dirichlet allocationen
Θεματική ΚατηγορίαTwitteren
Θεματική ΚατηγορίαData analysisen
Θεματική ΚατηγορίαMachine learningen
Θεματική ΚατηγορίαSentiment analysisen
Βιβλιογραφική ΑναφοράGeorgios-Nektarios Nikou, "An experimental analysis of Twitter suspension during the first COVID19 period", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2023en
Βιβλιογραφική ΑναφοράΓεώργιος-Νεκτάριος Νίκου, "Μια πειραματική ανάλυση των αναστολών στο Twitter κατά την πρώτη περίοδο του COVID19", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2023el

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά