Các nhà khoa học, TwitterÔng đã phát triển một hệ thống xử lý và phân tích các chủ đề trong. Với hệ thống này, các tương tác của thẻ bắt đầu bằng #, một chủ đề hoặc một người đã có mặt trong chương trình nghị sự có thể được nhìn thấy. Ví dụ, điều này đưa ra ý tưởng về thời điểm thẻ bắt đầu bằng # đó đang và sẽ phổ biến. Người ta cho rằng hệ thống có thể dự đoán những xáo trộn về tài chính và chính trị có thể xảy ra trong tương lai.
Khi một sự kiện xảy ra, truyền thông xã hội Điều này cho phép nó lây lan nhanh nhất có thể. Khi sự kiện này lan rộng, mọi người bày tỏ suy nghĩ hoặc phản ứng của họ. Khi những phản ứng và ý tưởng này lan rộng, họ thấy dễ tiếp thu hơn và cuối cùng là sự kiện này chương trình nghị sự Chúng tôi thấy nó trở thành Sau đó, tất nhiên, sự kiện này, dần dần không còn trong chương trình nghị sự, được thay thế bằng một sự kiện khác và điều này tiếp tục diễn ra liên tục.
Các nhà khoa học tin rằng những sự kiện tăng dần và giảm dần này hiểu câu chuyện của họ và phát triển một hệ thống mới để tìm ra cách sử dụng những câu chuyện này. TwitterTrong Kiểm tra các thẻ bắt đầu bằng #, chủ đề và từ ngữ, hệ thống này cho biết cách mọi người phản ứng với một sự kiện. Bằng cách này, hệ thống về các vấn đề nhất định về tương lai ý kiến được mong đợi. Đây là những thông tin chi tiết:
Câu chuyện về chủ đề nào cũng có thể xem:
Hiển thị khi một chủ đề cụ thể hoặc thẻ bắt đầu bằng # đã tăng và giảm trong số liệu thống kê người kể chuyện hệ thống được đặt tên, TwitterHọ có thể xem hàng tỷ bài đăng được thực hiện bằng .com kể từ năm 2008 và cung cấp thông tin về câu chuyện của họ. Thayer Alshaabi của Đại học Vermontví hệ thống này như một kính thiên văn. Mặc dù có thể nhìn thấy một phần nhỏ những chia sẻ này bằng mắt thường, nhưng hệ thống này sẽ cho phép đưa ra những suy luận chính xác hơn.
Một hệ thống được cung cấp bởi một siêu máy tính 8 nhà khoa học, được thực hiện mỗi ngày bằng 150 ngôn ngữ khác nhau; Nó chiếm khoảng 10 phần trăm lượt chia sẻ như thẻ bắt đầu bằng #, ký hiệu, biểu tượng cảm xúc hoặc từ và biến chúng thành tần số dưới dạng một hoặc nhiều phần. Đây, ‘Mạng sống của người da đen cũng đáng giá‘ hoặc ‘virus coronaHãy cho ví dụ.
Vì muốn chứng minh rằng có thể dự đoán được những biến động chính trị và tài chính tiềm ẩn, nhóm nghiên cứu đã tiến hành ‘nổi loạn (nổi loạn) ‘và’đàn áp Anh ấy đã nghiên cứu các từ ‘(hạn chế)’. Kết quả của những kỳ thi này là kết quả của sự tính toán kỹ lưỡng cho những nơi này trước đó. với chỉ số rủi ro địa chính trị khá nhiều phù hợp.
Nó cho thấy một cách sinh động những thay đổi mà ý tưởng, chủ đề hoặc việc sử dụng một số từ nhất định đã trải qua trong suốt cả ngày, và để làm việc đầu tiên Storywrangler đang ở một vị trí rất quan trọng. Hệ thống này, cho phép nhìn lại các sự kiện quan trọng trong tương lai, vẫn TwitterNó nhận thông tin từ mọi tầng lớp xã hội.
Twittertừ nhiều xã hội, chính trị hoặc bất kỳ một nền tảng nơi vấn đề hoặc giải pháp được thảo luận đã và đang tiếp tục. Do đó, thông tin thu được thông qua việc phân tích nền tảng có thể đưa ra kết quả chính xác nói chung.
