In this new era of social media, social networks are becoming increasingly important sources of user-generated content on the internet. These kinds of information resources, which include a lot of people's feelings, opinions, feedback, and reviews, are very useful for big businesses, markets, politics, journalism, and many other fields. Politics is one of the most talked-about and popular topics on social media networks right now. Many politicians use micro-blogging services like Twitter because they have a large number of followers and supporters on those networks. Politicians, political parties, political organizations, and foundations use social media networks to communicate with citizens ahead of time. Today, social media is used by hundreds of thousands of political groups and politicians. On these social media networks, every politician and political party has millions of followers, and politicians find new and innovative ways to urge individuals to participate in politics. Furthermore, social media assists politicians in various decision-making processes by providing recommendations, such as developing policies and strategies based on previous experiences, recommending and selecting suitable candidates for a particular constituency, recommending a suitable person for a particular position in the party, and launching a political campaign based on citizen sentiments on various issues and controversies, among other things. This research is a review on the use of social network analysis (SNA) and semantic analysis (SA) on the Twitter platform to study the supporters networks of political leaders because it can help in decision-making when predicting their political futures.


翻译:在社交媒体的新时代,社交网络正在日益成为互联网上用户生成内容的重要来源。这类信息资源,包括许多人的情感、观点、反馈和评论,对大型企业、市场、政治、新闻和其他许多领域非常有用。政治是社交媒体网络中最热门和最受欢迎的话题之一。许多政客利用微博客服务,如推特,因为他们在这些网络中有大批追随者和支持者。政治家、政党、政治组织和基金会利用社交媒体网络与公民进行沟通。如今,成千上万的政治团体和政治家利用社交媒体。在这些社交媒体网络上,每个政治家和政党都有数百万追随者,并寻找新的和创新的方法敦促个人参与政治。此外,社交媒体协助政界人士参与各种决策进程,为此提出建议,如根据以往的经验制定政策和战略,推荐和选择特定选区的合适候选人,推荐一个适合党内特定职位的人,以及根据公民对各种议题和争议的看法发起一场政治运动。 社交媒体分析(在对政治网络进行社会决策分析时,包括政治领袖),因为社会媒体对政治网络进行分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Learning When to Advise Human Decision Makers
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月27日
Arxiv
30+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
88+阅读 · 2021年5月17日
An Attentive Survey of Attention Models
Arxiv
43+阅读 · 2020年12月15日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
Arxiv
13+阅读 · 2018年4月18日
VIP会员
相关VIP内容
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
相关论文
Learning When to Advise Human Decision Makers
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月27日
Arxiv
30+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
88+阅读 · 2021年5月17日
An Attentive Survey of Attention Models
Arxiv
43+阅读 · 2020年12月15日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
Arxiv
13+阅读 · 2018年4月18日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员