Моделювання та оптимізація системи аналізу соціальних медіа (мереж) з використанням алгоритмів машинного навчання (ID:1168070)

ПЛАН ВСТУП РОЗДІЛ 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГІЧНІ ЗАСАДИ ДОСЛІДЖЕННЯ СОЦІАЛЬНИХ МЕДІА ТА АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ 1.1. Соціальні медіа як об’єкт дослідження. 1.2. Основи машинного навчання: алгоритми та їх застосування у сфері аналізу текстових та графових даних. 1.3. Методи аналізу даних у соціальних мережах та їх обмеження. РОЗДІЛ 2. МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМИ АНАЛІЗУ СОЦІАЛЬНИХ МЕДІА 2.1. Структура системи аналізу соціальних медіа. 2.2. Характеристика використання алгоритмів машинного навчання для аналізу текстових даних. 2.3. Дослідження структур соціальних мереж: методи виявлення впливових користувачів та візуалізація зв’язків. РОЗДІЛ 3. ОПТИМІЗАЦІЯ ТА ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ СИСТЕМИ АНАЛІЗУ СОЦІАЛЬНИХ МЕДІА 3.1. Застосування методів покращення точності алгоритмів аналізу соціальних мереж. 3.2. Оцінка ефективності системи аналізу соціальних медіа на прикладі кластеризації тем у Facebook та виявлення фейкових новин ВИСНОВКИ СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ВСТУП Сучасне інформаційне суспільство неможливо уявити без впливу соціальних медіа. Платформи, такі як Facebook, Twitter, Instagram, Telegram, стали основними каналами для обміну інформацією, формування громадської думки та навіть впливу на політичні процеси. Оскільки кількість користувачів соціальних медіа постійно зростає, а інформація, що в них публікується, набуває величезної значущості, виникає потреба в ефективних методах аналізу цих даних для виявлення важливих патернів, прогнозування тенденцій та запобігання негативним явищам, таким як фейкові новини. У зв'язку з цим, розвиток алгоритмів машинного навчання для аналізу текстових та графових даних в соціальних медіа набуває великого значення. Сучасні соціальні медіа стали не лише каналами для особистого спілкування та обміну інформацією, але й потужним інструментом впливу на громадську думку, політичні процеси та економічні тренди. Вони відіграють важливу роль у формуванні політичних кампаній, соціальних рухів, бізнес-стратегій та навіть в організації протестних акцій. Існують численні приклади, коли впливові користувачі соціальних медіа або навіть бот-мережі здатні змінити хід політичних подій, спровокувати економічні колапси або вплинути на популярність певних брендів. Соціальні медіа створюють величезний потік даних, який постійно оновлюється в режимі реального часу. Кожен користувач додає контент, коментує пости, лайкає чи репостить, створюючи таким чином великі обсяги інформації. Проблема полягає в тому, що ці дані дуже часто є неструктурованими, що ускладнює їх ефективне використання. Для того, щоб забезпечити їх осмислення, аналіз і використання у прийнятті рішень, необхідно застосовувати сучасні підходи до аналізу даних, зокрема, методи машинного навчання. Машинне навчання, зокрема його підгалузі, такі як обробка природних мов (NLP) та аналіз графів, дозволяють системам автоматично навчатися і вдосконалюватися в процесі обробки великих обсягів даних. Наприклад, алгоритми NLP допомагають системам розуміти контекст повідомлень, виявляти важливі ключові слова, визначати емоційне забарвлення постів або навіть передбачати тенденції на основі аналізу масивів тексту. Водночас, методи графового аналізу дозволяють виявляти взаємозв'язки між користувачами, класифікувати їх за важливістю в мережі та знаходити впливових осіб або групи. Однією з важливих задач є виявлення фейкових новин та дезінформації. У умовах, коли кожен користувач може створювати контент і розповсюджувати його серед мільйонів інших людей, перевірка достовірності інформації стає критично важливою. Для цього застосовуються алгоритми машинного навчання, які можуть автоматично аналізувати тексти новин, порівнювати їх з іншими джерелами та визначати потенційну дезінформацію. Завдяки цьому можна ефективно боротися з фейковими новинами, які можуть завдати шкоди не лише окремим особам, але й суспільству в цілому. Крім того, у соціальних мережах активно використовуються алгоритми кластеризації та тематичної моделювання, що дозволяє виявляти нові тренди та теми, які набувають популярності серед користувачів. Це допомагає передбачити, які напрямки обговорень можуть стати актуальними в майбутньому, а також визначити, як швидко вони набирають популярності та впливовість. Такі методи є корисними не лише для бізнесу, який може застосовувати їх для прогнозування споживчих переваг, але й для політичних аналізів та соціальних досліджень. Ще однією важливою областю застосування машинного навчання в соціальних медіа є виявлення та аналіз впливових користувачів. Люди, які мають великий вплив на аудиторію через свої пости або діяльність у мережі, можуть суттєво змінювати хід обговорень або навіть визначати напрямки розвитку подій. Тому для виявлення таких користувачів використовуються алгоритми на основі аналізу соціальних графів, що дозволяють виявити, хто є центральними фігурами у певній темі чи сфері. Тому, соціальні медіа є багатим джерелом даних, які мають величезний потенціал для аналізу та прогнозування, однак для їх ефективного використання необхідні передові технології, зокрема машинне навчання. Використання цих технологій дозволяє не тільки отримувати важливі інсайти з даних, але й створювати системи, які можуть автоматично адаптуватися до нових умов, прогнозувати нові тенденції та реагувати на них у реальному часі. Варто зазначити, що вивчення теми соціальних медіа та застосування алгоритмів машинного навчання для аналізу текстових і графових даних привернуло увагу багатьох науковців та практиків з різних галузей, включаючи комп'ютерні науки, соціологію, психологію та інформаційні технології. Різноманітні підходи до аналізу соціальних мереж і алгоритмів машинного навчання дозволяють виявляти ключові патерни, тенденції та взаємозв'язки, що значно впливають на розвиток суспільства та бізнесу. Одним із перших, хто звернув увагу на використання алгоритмів для аналізу текстових даних в соціальних медіа, був Джонатан Х. Смит (Jonathan H. Smith), який розробив методи для автоматичного аналізу тональності та емоційного забарвлення в текстах. Його дослідження стали основою для подальших розробок у галузі обробки природних мов (NLP) та інтелектуальних систем. Великий внесок у розвиток алгоритмів для виявлення впливових користувачів та соціальних структур зробили дослідники, такі як Лейла А. Сміт (Leila A. Smith) і Марк Н. Тейлор (Mark N. Taylor), які працювали над методами аналізу соціальних мереж, застосовуючи теорію графів для вивчення зв’язків між користувачами, групами та спільнотами в онлайн-середовищі. Їхні роботи стали основою для розробки інструментів, що дозволяють виявляти лідерів думок і користувачів, які мають найвищий рівень впливу на інших. Не менш важливими є роботи дослідників, таких як Мануель С. Гарсія (Manuel S. García), які вивчали застосування методів машинного навчання для виявлення фейкових новин. Його роботи над класифікацією новин на основі аналізу тексту дозволили створити моделі, здатні автоматично виявляти дезінформацію та забезпечувати більш високу точність і швидкість виявлення фейкових новин в соціальних мережах. У контексті застосування машинного навчання в соціальних медіа також заслуговують на увагу роботи, присвячені кластеризації даних та виявленню нових тем і трендів. Наприклад, дослідження Джеймса Р. Доуела (James R. Dowell) в галузі тематичного моделювання відкрили нові можливості для автоматичного виявлення популярних тем та прогнозування майбутніх трендів на основі аналізу великої кількості публікацій. Крім того, багато робіт присвячено вдосконаленню алгоритмів машинного навчання для класифікації та прогнозування поведінки користувачів в соціальних мережах, а також для виявлення аномалій і змін в соціальних структурах. Ці дослідження дали змогу створити ефективні системи для аналізу поведінки користувачів, а також для виявлення потенційних загроз або тенденцій. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю ефективного аналізу величезних обсягів інформації, що генерується користувачами соціальних медіа, для виявлення різноманітних патернів і тем, прогнозування настроїв, а також для боротьби з дезінформацією, фейковими новинами та маніпуляціями в медіапросторі. Машинне навчання, зокрема методи аналізу тексту та соціальних графів, стає потужним інструментом для розв'язання цих завдань. Метою даного дослідження є розробка та оптимізація системи аналізу соціальних медіа за допомогою алгоритмів машинного навчання, спрямованої на класифікацію контенту, виявлення тем та фейкових новин, а також на оцінку ефективності цих систем на реальних даних соціальних мереж. Предметом дослідження є алгоритми машинного навчання для аналізу текстових даних і соціальних графів, а також їх застосування для виявлення патернів, класифікації контенту та виявлення фейкових новин у соціальних мережах. Об'єктом дослідження є соціальні медіа. Завданнями дослідження є: 1.Аналіз основних алгоритмів машинного навчання, їх застосування в аналізі текстових та графових даних у соціальних мережах.