izpis_h1_title_alt

Analiza tematske politične usmerjenosti slovenskih tvitov
ID KORELIČ, MARTIN (Avtor), ID Robnik Šikonja, Marko (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (3,06 MB)
MD5: 75126A190353CCEBB833F77AE1380BFA

Izvleček
Družbena omrežja omogočajo prosto javno izražanje političnih mnenj uporabnikov, ki zagovarjajo različna stališča glede aktualnih političnih vprašanj. V diplomski nalogi smo analizirali politično usmerjenost oziroma pristranskost slovenskih uporabnikov na podlagi njihovih objav na družbenem omrežju Twitter. Pri tem smo uporabili metode za obdelavo naravnega jezika. Z uporabo algoritma BERTopic smo poiskali in iz podatkovne množice izluščili različne politično družbene teme in jih uporabili pri analizi sentimenta za klasifikacijo politične usmerjenosti (levo, desno, nevtralno). Opazimo precejšen delež negativnega sentimenta do vseh tem in strank. Količina levo in desno usmerjenih tvitov v političnih temah obeh polov je približno enaka. Zaznamo, da v tvitih po priljubljenosti najbolj izstopata dve stranki, vsaka iz nasprotnega političnega pola.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:obdelava naravnega jezika, BERT, BERTopic, SloBERTa, politična mnenja, Twitter, analiza sentimenta
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2022
PID:20.500.12556/RUL-142496 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:129873411 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:11.11.2022
Število ogledov:919
Število prenosov:151
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Analysis of topical political stance of Slovene tweets
Izvleček:
Social networks allow free public expression of users' political opinions, advocating various views on the current political agenda. In the thesis, we analyzed the political orientation of Slovene users' posts on the Twitter social network. We used the BERTopic algorithm to find and extract political topics from the data and applied sentiment analysis to classify political orientation (left, right and neutral). The results show a significant proportion of negative sentiment towards all topics and parties. The amount of left- and right-leaning tweets on general political topics is approximately equal. We notice that two parties from opposite political poles stand out in tweet popularity.

Ključne besede:natural language processing, BERT, BERTopic, SloBERTa, political opinions, Twitter, sentiment analysis

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj