Abstract |
Tiešsaistes sociālie tīkli mūsdienās ir plaši izmantoti saziņai gan draugu lokā, gan ārpus tā, domu izteikšanai, kā arī uzņēmumiem, lai stiprinātu savas sabiedriskās attiecības un zīmola atpazīstamību. Informācijas pārpilnība tiešsaistes sociālos tīklos, ļauj lietotājiem un uzņēmumiem sekot līdzi aktuālajiem trendiem. Pētījumā tika apskatīti dažādi tīmeklī pieejamie rīki tiešsaistes sociālo tīklu datu izgūšanai un novērošanai. Novērtējot rīku piedāvātos risinājumus un balstoties uz pakalpojuma izmaksām, veikt rīku salīdzināšanu. Publiskai datu analīzei tika izvēlēta tiešsaistes sociālā tīkla vide “Twitter” ar reālām ziņām no lietotājiem, kas satur ziņas par ceļošanu un ierobežojumiem. Izmantojot atvērta pirmkoda rīku “Twint” tika izgūta datu kopa, kas satur lietotāja publisko informāciju, kas iekļauj sevī lietotājvārdu, lietotāja rakstītās ziņas, minējumus ziņās un atbildes uz ziņām. No izgūtās datu kopas tika izveidots heterogēns grafs izmantojot atvērtā pirmkoda rīku “Gephi”. Pētījuma mērķis ir analizēt iegūto grafu un datu kopu, ar mērķi noteikt, kuri lietotāji ir visnozīmīgākie tīklā un kuri viss vairāk ģenerē ziņas. Apvienojot iegūtos rezultātus par lietotājiem tika noteikts, cik lietotāji aktīvi piemin atslēgas vārdu “covid” un novērot vīrusa trendu starp ziņām, lai papildus noteiktu, kā vīrusa trends mainīsies laika gaitā. Pēc datu analīzes tika izvirzīti potenciāli iemesli, kādēļ ir lietotāji, kuri piemin vīrusu biežāk nekā citi gan arī lietotāji kuri tiek uzskatīti par nozīmīgākajiem tīklā. Veiktais pētījums pierāda, ka šāda veida datu analīze, izmantojot vizualizācijas rīkus, ļauj efektīvi noteikt meklētos trendus datos. |