Большие данные и социальные медиа: анализ ключевых феноменов медиаданных для прогнозирования общественного мнения

в эпоху цифровизации большие данные социальных медиа превратились в ценный ресурс для анализа и прогнозирования общественного мнения. Данная статья посвящена комплексному исследованию ключевых феноменов, присущих медиаданным, и их роли в построении точных прогностических моделей. В центре внимания находятся такие феномены, как виральность контента, формирование информационных каскадов, динамика сетевых дискурсов и выявление латентных тем с помощью методов тематического моделирования. Мы подробно рассматриваем, как эти явления, извлеченные из массивных неструктурированных данных (тексты, лайки, репосты), служат прогностическими индикаторами для оценки настроений и тенденций в обществе. Для этого применяется сочетание методов машинного обучения (включая анализ тональности и кластеризацию) и сетевого анализа. В заключение статья обсуждает потенциальные этические вызовы и ограничения, связанные с использованием больших данных, а также предлагает возможные пути развития этой междисциплинарной области исследований.

большие данные, социальные медиа, общественное мнение, прогнозирование, анализ тональности, сетевой анализ, машинное обучение