شناخت پژوهی مطالعات سیاسی

شناخت پژوهی مطالعات سیاسی

تحلیل بلادرنگ واکنش‌های کاربران شبکه اجتماعی ایکس به مناظره‌های انتخابات ریاست‌جمهوری سال ۱۴۰۳ در ایران به کمک پردازش زبان طبیعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
موسسه آموزش عالی علوم شناختی
چکیده
مناظره‌های انتخاباتی یکی از مهم‌ترین و جنجالی‌ترین رویدادهای هر دوره‌ی انتخابات ریاست جمهوری در ایران می‌باشند. در این تحلیل، بر اساس نظرات کاربران در شبکه‌ی اجتماعی ایکس، در بازه‌های زمانی مشخص، از پیش تا پس از هر یک از مناظره‌های انتخاباتی دور اول و دوم و بر اساس موضوعات و هشتگ‌های مرتبط با هر یک از نامزدهای محترم چهاردهمین دوره انتخابات ریاست‌جمهوری، بررسی جامعی در خصوص برآیند احساسات تمامی توییت‌های منتشرشده، در بازه‌ی خیلی منفی، منفی، خنثی، مثبت و خیلی مثبت (از ۲- الی ۲+) انجام شد. همچنین مجموعه تکنیک‌ها و شیوه‌های عملیات شناختی در حوزه مباحثات و مناظرات رو در رو،‌ مورد بررسی و ثبت لحظه‌ای قرار گرفتند. علاوه بر همه‌ی این‌ها، موضوعاتی چون پرکاربردترین کلمات، هشتگ‌ها و روند انتشار پیام،‌ تحلیل و گزارش شدند. یافته‌های این پژوهش نشان می‌دهد که مناظره‌های انتخاباتی تأثیر غیر قابل انکار و قابل‌توجهی بر نتایج نهایی انتخابات دارند. این مناظرات، نقش مهمی در شکل‌دهی و تثبیت نگرش‌های عمومی در شبکه‌های اجتماعی ایفا می‌کنند. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته تحلیل احساسات در پردازش زبان طبیعی بر روی داده‌های گسترده شبکه اجتماعی ایکس به ما این امکان را داد تا نه تنها میزان حمایت یا مخالفت با هر نامزد را در بازه‌های زمانی مختلف مناظره اندازه‌گیری کنیم، بلکه همچنین به شناسایی لحظات کلیدی و مباحثی که بیشترین تأثیر را بر نگرش‌های کاربران داشتند بپردازیم. این مطالعه به درک بهتر نقش مناظره‌ها در فضای رسانه‌ای و تأثیرات آن‌ها بر بحث‌های اجتماعی و سیاسی آنلاین کمک می‌کند و نشان می‌دهد که چگونه این وقایع سیاسی می‌توانند به سرعت و به طور گسترده نگرش‌های عمومی را تحت تأثیر قرار دهند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Real-time analysis of X social network users' reactions to the Iran's 1403 presidential election debates by NLP

نویسنده English

Hamidreza Hajiesmaeili
ICSS
چکیده English

Election debates are one of the most important and controversial events of any presidential election period in Iran. In this analysis, based on the opinions of users on X social networks, in specific time periods, from before to after each of the first and second round election debates and based on the topics and hashtags related to each of the honorable candidates of the 14th presidential election cycle . A comprehensive review was conducted regarding the characteristics of the results of all users of published tweets, in very negative, negative, neutral, positive and very positive intervals (from -2 to +2). Also, sets of cognitive operation techniques and methods are used in the fields of face-to-face discussions and debates, investigation and recording of moments. In addition to all this, topics such as the most used words, hashtags and the trend of message dissemination were analyzed and reported. The findings of this research show that the selected debates have undeniable and significant effects on the final results of the elections. These debates play an important role in shaping and stabilizing public attitudes in social networks. Using advanced techniques of natural language usage analysis on social network X data allows us to not only debate the support or opposition of any candidate in different time frames, but also to identify key points and debates. which has the greatest impact on users' attitudes. This study better contributes to the role of debates in the media space and their effects for social and political discussions online and shows how these political events can act quickly and directly affect public attitudes.

کلیدواژه‌ها English

Natural language processing
artificial intelligence
sentiment analysis
cognitive research
social networks

Lewis-Beck, M.S., Rice, T.W. (1982). Presidential Popularity and Presidential Vote. The Public Opinion Quarterly, 46 4, 534-537. November 2020, retrieved from https://blogs.lse.ac.uk/usappblog/2020/11/01/real-time-analysis-shows-that-the-first-debate-shifted-attitudes-among-twitter-users-towards-biden-and-the-second-solidified-them/
Real-time analysis shows that the first debate shifted attitudes among Twitter users towards Biden and the second solidified them.
Fair, R.C. (1978). The effect of economic events on votes for president. Review of Economics and Statistics, 60, 159-173 Fair, R.C. (2016). Vote-Share Equations: November 2014 update, retrieved from http://fairmodel.econ.yale.edu/vote2016/index2.htm
Silver, N. (2011). On the Maddeningly Inexact Relationship Between Unemployment and Re-Election, retrieved from http://fivethirtyeight.blogs.nytimes.com/2011/06/02/onthemaddeningly- inexact-relationship-between-unemployment-and-re-election/.
Jérôme, B., Jérôme -Speziari, V. (2011). Forecasting the 2012 U.S. Presidential Election: What Can We Learn from a State Level Political Economy Model. In Proceedings of the APSA Annual meeting Seattle, September 1-4 2011.
Cuzán, A.G., Heggen R.J., Bundrick C.M. (2000). Fiscal policy, economic conditions, and terms in office: simulating presidential election outcomes. In Proceedings of the World Congress of the Systems Sciences and ISSS International Society for the Systems Sciences, 44th Annual Meeting, July 16–20, Toronto, Canada.
Abramowitz, A.I. (1988). An Improved Model for Predicting the Outcomes of Presidential Elections. PS: Political Science and Politics, 21 4, 843-847.
Lichtman, A.J. (2005). The Keys to the White House. Lanham, MD: Lexington Books. Lichtman, A.J. (2008). The keys to the white house: An index forecast for 2008. International Journal of Forecasting, 24, 301–309.
Erikson, R.S., Wlezien, C. (1996). Of time and presidential election forecasts. PS: Political Science and politics, 31, 37-39.
Hibbs, D.A. (2000). Bread and Peace voting in U.S. presidential elections. Public Choice, 104, 149–180. Hibbs, Douglas A. (2012). Obama’s Re-election Prospects Under ‘Bread and Peace’ Voting in the 2012 US Presidential Election. Retrieved from: http://www.douglashibbs.com/HibbsArticles/HIBBS_OBAMA-REELECT-31July2012r1.pdf.
Seigelman, L. (1979). Presidential popularity and presidential elections. Public Opinion Quarterly, 43, 532-34.
Fair, R.C. (2002). Predicting Presidential Elections and Other Things. Stanford: Stanford University Press.
TweetNLP: Cutting-Edge Natural Language Processing for Social Media (Camacho-collados et al., EMNLP 2022)
Devienne, J.A. (2023). Use of social media and Natural Language Processing (NLP) in natural hazard research. arXiv preprint arXiv:2304.08341.
Farzindar A, Inkpen D, Hirst G. (2015). Natural language processing for social media. San Rafael: Morgan & Claypool; 2015 Aug 28.
Bail, CA. (2016). Combining natural language processing and network analysis to examine how advocacy organizations stimulate conversation on social media. Proceedings of the National Academy of Sciences, 18;113(42):11823-8.
Lavanya, PM., Sasikala E. (2021). Deep learning techniques on text classification using Natural language processing (NLP) in social healthcare network: A comprehensive survey. In2021 3rd international conference on signal processing and communication (ICPSC) 2021 May 13 (pp. 603-609). IEEE.
Devarajan, G.G., Nagarajan, S.M., Amanullah, S.I., Mary, S.S., Bashir, A.K. (2023). AI-assisted deep NLP-based approach for prediction of fake news from social media users. IEEE Transactions on Computational Social Systems. 2023 Mar 29.
Hamid, A., Shiekh, N., Said, N., Ahmad, K., Gul, A., Hassan, L., Al-Fuqaha, A. (2020). Fake news detection in social media using graph neural networks and NLP Techniques: A COVID-19 use-case. arXiv preprint arXiv:2012.07517.
دوره 1، شماره 2 - شماره پیاپی 2
فصل تابستان
پاییز 1403
صفحه 93-126

  • تاریخ دریافت 16 آبان 1403
  • تاریخ پذیرش 19 آذر 1403