- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
Twitter has been analyzed in the 20
Twitter has been analyzed in the 2008 US presidential
elections. Topsy, which a real time social network analytics
provider, in a joint work with Twitter, built the “Twitter
Political Index” which presented a daily analysis of user’s
sentiments for various topics related to the elections. Topsy
analyzed tweets about both the presidential candidates
(Obama and Romney) and calculated their popularity score
based on the sentiment present in the users’ tweets [10] [11].
A big data analysis project for a Stanford course adopted a
related approach for the 2012 US presidential elections [7].
They found that support vector machines are better predictive
models than naïve Bayes, and used them to correctly predict
Obama as the election winner. Notwithstanding the result, the
authors also highlight that Twitter cannot be considered
completely self-sufficient in predicting elections. Also, in
[16], the authors employ sentiment analysis on tweets to
predict the voting percentage, i.e., the percentage of votes,
which each presidential candidate will receive in the
Singapore Presidential Election 2011. They create sentiment
divisions and employ re-weighting techniques on these
divisions to predict voting percentage. The results didn’t
predict the correct winner, and the authors indicate a change in
voting trend and fake Twitter sentiment for these
discrepancies.
In [12], the authors analyzed about 100,000 tweets
containing the name or mention to a political party or
politician. This study was done to understand if there was any
linkage or similarity between the online political sentiment
and offline sentiment about the German Federal Elections.
They used Twitter messages to predict the popularity of
political parties, candidates and coalitions in the real world.
This work also uses sentiment analysis techniques to measure
the popularity of the candidates in question. Twitter opinion
mining has also been applied to the Belgian elections of 2010.
The experiment was conducted on 7600 tweets about Belgian
politicians, and positive and negative sentiments were
calculated using sentiment analysis techniques. Different
analytics were extracted from the study and are elaborated in
[13]. Notwithstanding these applications, it has been
significantly highlighted in [17] that the predictive accuracy of
Twitter in predicting the election winner is quite exaggerated.
The authors prove that Twitter analysis often provides a
myopic view of the election results, but it definitely cannot
replace the traditional voting method.
elections. Topsy, which a real time social network analytics
provider, in a joint work with Twitter, built the “Twitter
Political Index” which presented a daily analysis of user’s
sentiments for various topics related to the elections. Topsy
analyzed tweets about both the presidential candidates
(Obama and Romney) and calculated their popularity score
based on the sentiment present in the users’ tweets [10] [11].
A big data analysis project for a Stanford course adopted a
related approach for the 2012 US presidential elections [7].
They found that support vector machines are better predictive
models than naïve Bayes, and used them to correctly predict
Obama as the election winner. Notwithstanding the result, the
authors also highlight that Twitter cannot be considered
completely self-sufficient in predicting elections. Also, in
[16], the authors employ sentiment analysis on tweets to
predict the voting percentage, i.e., the percentage of votes,
which each presidential candidate will receive in the
Singapore Presidential Election 2011. They create sentiment
divisions and employ re-weighting techniques on these
divisions to predict voting percentage. The results didn’t
predict the correct winner, and the authors indicate a change in
voting trend and fake Twitter sentiment for these
discrepancies.
In [12], the authors analyzed about 100,000 tweets
containing the name or mention to a political party or
politician. This study was done to understand if there was any
linkage or similarity between the online political sentiment
and offline sentiment about the German Federal Elections.
They used Twitter messages to predict the popularity of
political parties, candidates and coalitions in the real world.
This work also uses sentiment analysis techniques to measure
the popularity of the candidates in question. Twitter opinion
mining has also been applied to the Belgian elections of 2010.
The experiment was conducted on 7600 tweets about Belgian
politicians, and positive and negative sentiments were
calculated using sentiment analysis techniques. Different
analytics were extracted from the study and are elaborated in
[13]. Notwithstanding these applications, it has been
significantly highlighted in [17] that the predictive accuracy of
Twitter in predicting the election winner is quite exaggerated.
The authors prove that Twitter analysis often provides a
myopic view of the election results, but it definitely cannot
replace the traditional voting method.
0/5000
ทวิตเตอร์มีการวิเคราะห์ในปี 2551 เราประธานาธิบดี เลือกตั้ง กลับตาล การวิเคราะห์เครือข่ายสังคมแบบเวลาจริง ผู้ให้บริการ ในการทำงานร่วมกับ Twitter สร้าง "Twitter ดัชนีทางการเมือง"ซึ่งนำเสนอการวิเคราะห์ประจำวันของผู้ใช้ รู้สึกในหัวข้อต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเลือกตั้ง กลับตาล เข้ามาวิเคราะห์เกี่ยวกับสมัครประธานาธิบดีทั้งสอง (Obama และ Romney) และคำนวณคะแนนความนิยมของพวกเขา ตามความเชื่อมั่นในการเข้ามาของผู้ใช้ [10] [11] โครงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับหลักสูตรสแตนฟอร์ดนำการ วิธีสัมพันธ์ที่สำหรับ 2012 เราเลือกตั้งประธานาธิบดี [7] พวกเขาพบเครื่องเวกเตอร์การสนับสนุนดีกว่าคาดการณ์ รุ่นกว่าขำน่า Bayes และใช้การทำนายอย่างถูกต้อง Obama เป็นผู้ชนะเลือกตั้ง ประกาศผล การ ผู้เขียนยังเน้นว่า Twitter ไม่ได้รับการพิจารณา สมบูรณ์บางในการทำนายการเลือกตั้ง นอกจากนี้ ใน [16], ผู้สร้างจ้างเข้ามาเพื่อวิเคราะห์ความเชื่อมั่น เปอร์เซ็นต์คะแนน เช่น เปอร์เซ็นต์ของโหวด ทำนาย ซึ่งแต่ละผู้สมัครประธานาธิบดีจะได้รับในการ สิงคโปร์เลือกตั้งประธานาธิบดี 2011 สร้างความเชื่อมั่น หน่วยงานและการว่าจ้างอีกครั้งน้ำหนักเทคนิคบนเหล่านี้ ส่วนการทำนายคะแนนเปอร์เซ็นต์ ไม่ได้ผล ทำนายผู้ชนะถูกต้อง และผู้เขียนระบุว่า การเปลี่ยนแปลงใน การออกเสียงลงคะแนนปลอมและแนวโน้มความเชื่อมั่น Twitter สำหรับเหล่านี้ ความขัดแย้ง ใน [12], ผู้เขียนวิเคราะห์เข้ามาประมาณ 100000 ประกอบด้วยชื่อ หรือพูดถึงพรรคการเมือง หรือ นักการเมือง การศึกษานี้ที่ทำให้เข้าใจหากมีใด ๆ เชื่อมโยงหรือความคล้ายคลึงกันระหว่างความเชื่อมั่นการเมืองออนไลน์ และออฟไลน์ความเชื่อมั่นเกี่ยวกับการเลือกตั้งรัฐบาลกลางเยอรมัน พวกเขาใช้ Twitter ข้อความทำนายนิยม พรรคการเมือง ผู้สมัคร และ coalitions ในโลกจริง งานนี้ยังใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการวัด ความนิยมของผู้สมัครในคำถาม ความคิดเห็นทวิตเตอร์ การทำเหมืองได้ยังถูกใช้เพื่อการเลือกตั้ง 2010 เบลเยียม วิธีทดลองเข้ามา 7600 เกี่ยวกับเบลเยียม นักการเมือง และรู้สึกบวก และลบ คำนวณโดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น แตกต่างกัน วิเคราะห์ได้แยกจากการศึกษา และมี elaborated ใน [13] . อย่างไรก็ตามโปรแกรมประยุกต์เหล่านี้ จะได้รับ [17] มากเน้นที่ความถูกต้องของงาน ทวิตเตอร์ในการทำนายผู้ชนะเลือกตั้งจะค่อนข้างพูดเกินจริง ผู้เขียนพิสูจน์ว่า Twitter วิเคราะห์มักจะมีการ ดู myopic ของการเลือกตั้งผล แต่มันไม่แน่นอน แทนวิธีการลงคะแนนเสียงแบบเดิม
การแปล กรุณารอสักครู่..
Twitter has been analyzed in the 2008 US presidential
elections. Topsy, which a real time social network analytics
provider, in a joint work with Twitter, built the “Twitter
Political Index” which presented a daily analysis of user’s
sentiments for various topics related to the elections. Topsy
analyzed tweets about both the presidential candidates
(Obama and Romney) and calculated their popularity score
based on the sentiment present in the users’ tweets [10] [11].
A big data analysis project for a Stanford course adopted a
related approach for the 2012 US presidential elections [7].
They found that support vector machines are better predictive
models than naïve Bayes, and used them to correctly predict
Obama as the election winner. Notwithstanding the result, the
authors also highlight that Twitter cannot be considered
completely self-sufficient in predicting elections. Also, in
[16], the authors employ sentiment analysis on tweets to
predict the voting percentage, i.e., the percentage of votes,
which each presidential candidate will receive in the
Singapore Presidential Election 2011. They create sentiment
divisions and employ re-weighting techniques on these
divisions to predict voting percentage. The results didn’t
predict the correct winner, and the authors indicate a change in
voting trend and fake Twitter sentiment for these
discrepancies.
In [12], the authors analyzed about 100,000 tweets
containing the name or mention to a political party or
politician. This study was done to understand if there was any
linkage or similarity between the online political sentiment
and offline sentiment about the German Federal Elections.
They used Twitter messages to predict the popularity of
political parties, candidates and coalitions in the real world.
This work also uses sentiment analysis techniques to measure
the popularity of the candidates in question. Twitter opinion
mining has also been applied to the Belgian elections of 2010.
The experiment was conducted on 7600 tweets about Belgian
politicians, and positive and negative sentiments were
calculated using sentiment analysis techniques. Different
analytics were extracted from the study and are elaborated in
[13]. Notwithstanding these applications, it has been
significantly highlighted in [17] that the predictive accuracy of
Twitter in predicting the election winner is quite exaggerated.
The authors prove that Twitter analysis often provides a
myopic view of the election results, but it definitely cannot
replace the traditional voting method.
elections. Topsy, which a real time social network analytics
provider, in a joint work with Twitter, built the “Twitter
Political Index” which presented a daily analysis of user’s
sentiments for various topics related to the elections. Topsy
analyzed tweets about both the presidential candidates
(Obama and Romney) and calculated their popularity score
based on the sentiment present in the users’ tweets [10] [11].
A big data analysis project for a Stanford course adopted a
related approach for the 2012 US presidential elections [7].
They found that support vector machines are better predictive
models than naïve Bayes, and used them to correctly predict
Obama as the election winner. Notwithstanding the result, the
authors also highlight that Twitter cannot be considered
completely self-sufficient in predicting elections. Also, in
[16], the authors employ sentiment analysis on tweets to
predict the voting percentage, i.e., the percentage of votes,
which each presidential candidate will receive in the
Singapore Presidential Election 2011. They create sentiment
divisions and employ re-weighting techniques on these
divisions to predict voting percentage. The results didn’t
predict the correct winner, and the authors indicate a change in
voting trend and fake Twitter sentiment for these
discrepancies.
In [12], the authors analyzed about 100,000 tweets
containing the name or mention to a political party or
politician. This study was done to understand if there was any
linkage or similarity between the online political sentiment
and offline sentiment about the German Federal Elections.
They used Twitter messages to predict the popularity of
political parties, candidates and coalitions in the real world.
This work also uses sentiment analysis techniques to measure
the popularity of the candidates in question. Twitter opinion
mining has also been applied to the Belgian elections of 2010.
The experiment was conducted on 7600 tweets about Belgian
politicians, and positive and negative sentiments were
calculated using sentiment analysis techniques. Different
analytics were extracted from the study and are elaborated in
[13]. Notwithstanding these applications, it has been
significantly highlighted in [17] that the predictive accuracy of
Twitter in predicting the election winner is quite exaggerated.
The authors prove that Twitter analysis often provides a
myopic view of the election results, but it definitely cannot
replace the traditional voting method.
การแปล กรุณารอสักครู่..
Twitter ได้ทำการวิเคราะห์ใน 2008 การเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐ
. ยุ่งเหยิง , ซึ่งเวลาจริงเครือข่ายทางสังคมการวิเคราะห์
ผู้ให้บริการ ในการทำงานร่วมกันกับ Twitter , สร้าง " ดัชนี Twitter
ทางการเมือง " ที่นำเสนอการวิเคราะห์รายวันของความรู้สึกของ
ผู้ใช้สำหรับหัวข้อต่างๆที่เกี่ยวข้องกับการเลือกตั้ง ยุ่งเหยิง
วิเคราะห์ผู้สมัครประธานาธิบดี
Tweets เกี่ยวกับทั้ง( โอบามาและรอมนีย์ ) และคำนวณคะแนนความนิยมของพวกเขาขึ้นอยู่กับความเชื่อมั่น
ปัจจุบันในทวีตของผู้ใช้ [ 10 ] [ 11 ]
a การวิเคราะห์ข้อมูลในโครงการใหญ่สำหรับ Stanford หลักสูตรอุปการะ
ที่เกี่ยวข้องแนวทาง 2012 การเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐ [ 7 ]
ก็พบว่าเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนตัวแบบทำนาย
ดีกว่านา ไตได้ Bayes และใช้พวกเขาอย่างถูกต้องทำนาย
โอบามาเลือกตั้งชนะอย่างไรก็ตาม ผล
เขียนยังเน้นว่า Twitter ไม่ถือเป็น
สมบูรณ์พอเพียงใช้ในการเลือกตั้ง นอกจากนี้ใน
[ 16 ] ผู้เขียนใช้การวิเคราะห์อารมณ์บนทวิตเตอร์
ทำนายคะแนนร้อยละ คือ เปอร์เซ็นต์ของคะแนนเสียงที่ผู้สมัครประธานาธิบดีแต่ละ
จะได้รับในการเลือกตั้งประธานาธิบดีสิงคโปร์ 2011 พวกเขาสร้างความเชื่อมั่น
เขตการปกครองและจ้างอีกครั้ง ( เทคนิคในส่วนเหล่านี้
ทำนายเปอร์เซ็นต์การออกเสียงลงคะแนน ผลลัพธ์ไม่ได้
ทำนายผู้ชนะที่ถูกต้อง และผู้เขียนได้ระบุการเปลี่ยนแปลงในแนวโน้มและความเชื่อมั่น
โหวต Twitter ปลอมความขัดแย้งเหล่านี้
[ 12 ] , ผู้เขียนได้วิเคราะห์เกี่ยวกับ 100000 tweets
ที่มีชื่อหรือเอ่ย
พรรคการเมืองหรือนักการเมืองการศึกษานี้ทำเพื่อให้เข้าใจหากมีการเชื่อมโยงหรือความเหมือน
และออฟไลน์ออนไลน์ความเชื่อมั่นทางการเมือง ความเชื่อมั่นเกี่ยวกับสหพันธรัฐเยอรมันเลือกตั้ง
เค้าใช้ข้อความ Twitter เพื่อทำนายความนิยมของ
พรรคการเมือง ผู้สมัคร และพันธมิตรในโลกจริง
งานนี้ยังได้ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการวัด
ความนิยมของผู้สมัครในคำถาม การทำเหมืองข้อมูลความคิดเห็น
Twitter ยังถูกใช้กับการเลือกตั้งของเบลเยียม 2010
โดยทำการทดลองใน 7600 ทวีตเกี่ยวกับนักการเมืองชาวเบลเยียม
และบวกและลบความรู้สึกถูก
คำนวณโดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น การวิเคราะห์แตกต่างกัน
ถูกสกัดจากการศึกษาและ elaborated ใน
[ 13 ]แต่โปรแกรมเหล่านี้ มันได้ถูก
อย่างมากเน้น [ 17 ] ทำนายความถูกต้องของ
Twitter ในการทำนายผู้ชนะการเลือกตั้งค่อนข้างเกินจริงไปหน่อย ผู้เขียนเห็นว่าการวิเคราะห์
Twitter มักจะมีมุมมองใจแคบของผลการเลือกตั้ง แต่แน่นอนไม่ได้
แทนที่วิธีลงคะแนนเสียงแบบดั้งเดิม
. ยุ่งเหยิง , ซึ่งเวลาจริงเครือข่ายทางสังคมการวิเคราะห์
ผู้ให้บริการ ในการทำงานร่วมกันกับ Twitter , สร้าง " ดัชนี Twitter
ทางการเมือง " ที่นำเสนอการวิเคราะห์รายวันของความรู้สึกของ
ผู้ใช้สำหรับหัวข้อต่างๆที่เกี่ยวข้องกับการเลือกตั้ง ยุ่งเหยิง
วิเคราะห์ผู้สมัครประธานาธิบดี
Tweets เกี่ยวกับทั้ง( โอบามาและรอมนีย์ ) และคำนวณคะแนนความนิยมของพวกเขาขึ้นอยู่กับความเชื่อมั่น
ปัจจุบันในทวีตของผู้ใช้ [ 10 ] [ 11 ]
a การวิเคราะห์ข้อมูลในโครงการใหญ่สำหรับ Stanford หลักสูตรอุปการะ
ที่เกี่ยวข้องแนวทาง 2012 การเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐ [ 7 ]
ก็พบว่าเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนตัวแบบทำนาย
ดีกว่านา ไตได้ Bayes และใช้พวกเขาอย่างถูกต้องทำนาย
โอบามาเลือกตั้งชนะอย่างไรก็ตาม ผล
เขียนยังเน้นว่า Twitter ไม่ถือเป็น
สมบูรณ์พอเพียงใช้ในการเลือกตั้ง นอกจากนี้ใน
[ 16 ] ผู้เขียนใช้การวิเคราะห์อารมณ์บนทวิตเตอร์
ทำนายคะแนนร้อยละ คือ เปอร์เซ็นต์ของคะแนนเสียงที่ผู้สมัครประธานาธิบดีแต่ละ
จะได้รับในการเลือกตั้งประธานาธิบดีสิงคโปร์ 2011 พวกเขาสร้างความเชื่อมั่น
เขตการปกครองและจ้างอีกครั้ง ( เทคนิคในส่วนเหล่านี้
ทำนายเปอร์เซ็นต์การออกเสียงลงคะแนน ผลลัพธ์ไม่ได้
ทำนายผู้ชนะที่ถูกต้อง และผู้เขียนได้ระบุการเปลี่ยนแปลงในแนวโน้มและความเชื่อมั่น
โหวต Twitter ปลอมความขัดแย้งเหล่านี้
[ 12 ] , ผู้เขียนได้วิเคราะห์เกี่ยวกับ 100000 tweets
ที่มีชื่อหรือเอ่ย
พรรคการเมืองหรือนักการเมืองการศึกษานี้ทำเพื่อให้เข้าใจหากมีการเชื่อมโยงหรือความเหมือน
และออฟไลน์ออนไลน์ความเชื่อมั่นทางการเมือง ความเชื่อมั่นเกี่ยวกับสหพันธรัฐเยอรมันเลือกตั้ง
เค้าใช้ข้อความ Twitter เพื่อทำนายความนิยมของ
พรรคการเมือง ผู้สมัคร และพันธมิตรในโลกจริง
งานนี้ยังได้ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการวัด
ความนิยมของผู้สมัครในคำถาม การทำเหมืองข้อมูลความคิดเห็น
Twitter ยังถูกใช้กับการเลือกตั้งของเบลเยียม 2010
โดยทำการทดลองใน 7600 ทวีตเกี่ยวกับนักการเมืองชาวเบลเยียม
และบวกและลบความรู้สึกถูก
คำนวณโดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น การวิเคราะห์แตกต่างกัน
ถูกสกัดจากการศึกษาและ elaborated ใน
[ 13 ]แต่โปรแกรมเหล่านี้ มันได้ถูก
อย่างมากเน้น [ 17 ] ทำนายความถูกต้องของ
Twitter ในการทำนายผู้ชนะการเลือกตั้งค่อนข้างเกินจริงไปหน่อย ผู้เขียนเห็นว่าการวิเคราะห์
Twitter มักจะมีมุมมองใจแคบของผลการเลือกตั้ง แต่แน่นอนไม่ได้
แทนที่วิธีลงคะแนนเสียงแบบดั้งเดิม
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- so do i
- Kenya Airways (KQ) 12th Fl., ITF Tower 2
- สุขภาพของคุณไม่สำคัญกับคุณหรอ
- He did! And we like it, even if some peo
- ได้ง่ายโดยไม่ต้องพบเงินมากมายเเค่คุณมีบั
- This termเทอมนี้
- difference corresponds to higher apparen
- Work with a partner.look at the map belo
- เพื่อศึกษา
- Because I have use web for a file.
- หนังสือพิทพ์จะไม่มี
- You sent me a critique of
- Today’s new entrants are also constantly
- คุณกำลังดูถูกฉันนะ
- The protein content of CCM and the pH va
- ถ้าคุณเงี่ยนคุณก็ไปหาอย่างอื่นทำ
- คุณหายไปใหนมา
- entrare in Thailandia non è un diritto,
- Strong nutrition governance is a key to
- ปัญหาเหล่านี้คือสิ่งที่ส่งผลต่อประเทศชาต
- ดังนั้นฉันจึงหยุดความสัมพันธ์ุนี้ไว้ ฉัน
- And then the story would come back as th
- Personnel Department Excel Transport Int
- I think I want to be like a train conduc
