• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Глава в книге
Finding an optimal trade-off retail price promotion strategy using an agent-based simulation

Babkin E., Ulitin B., Zykov S. V.

In bk.: 27th International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Sytems (KES 2023). Iss. 225. Amsterdam: Elsevier, 2023. P. 932-940.

Научный семинар департамента бизнес-информатики на тему «Анализ тональности текстов из социальных сетей»

11 июля 2022 департамент бизнес-информатики ВШБ НИУ ВШЭ провел научный семинар на тему «Анализ тональности текстов из социальных сетей». С докладом выступил аспирант 4-го года обучения Сметанин Сергей Игоревич.

Социальные сети стали неотъемлемой частью современного мира, и с ростом объемов генерируемых пользователями данных растет необходимость их автоматической обработки. Одной из важнейших возникающих задач является мониторинг общественного настроения людей на основе данных из социальных сетей. Поскольку данные из социальных сетей распределены во времени, общественное настроение на их основе может быть измерено за длительный и уже прошедший период времени. В контексте данной задачи анализ тональности позволяет автоматически определить эмоциональную составляющую определенного поста из социальной сети, однако этот процесс усложняется спецификой текстов из социальных сетей (в том числе использование разговорной речи, жаргона, авторской пунктуации, эмотиконов и др.). Методы автоматической классификации тональности на данный момент, как правило, не обладают 100% точностью, и это может сказываться на точности рассчитываемых индексов общественного настроения. Существующие методы, ориентированные на анализ русскоязычного контента из социальных сетей, не позволяли достичь результатов, статистически схожих на результаты, получаемые классическими опросными методами. Таким образом, разработка моделей, методов и программных комплексов, предназначенных для мониторинга общественных настроений путем анализа тональности текстовых постов из социальных сетей, написанных на русском языке, является актуальной темой исследований.

В рамках обсуждения доклада участники семинара обсудили специфику подходов машинного обучения для мониторинга общественных настроений. Отдельно обсуждали модель исследования социальных индексов на основе цифровых следов, а также возможные методы для оценки влияния ошибок автоматического алгоритма классификации.

Сергей Сметанин представил модель построения индекса общественных настроений на основе текстовых сообщений, опубликованных в социальных сетях. Участники семинара профессор Зеленков Ю.А., профессор Попов В.Ю. высоко оценили проделанную работу и уточнили применимость разработанного индекса, а также корреляцию с индексом ВЦИОМ.
С.Н. Брускин, Н.Н. Лычкина и В.А. Самодуров отметили отдельно специфику метода построения индекса общественных настроений по текстовым постам, опубликованным в социальных сетях, с учетом демографических характеристик пользователей, уточнили конкретные демографические характеристики. Участники семинара отметили высокий уровень, представленного на семинаре исследования.