موضوع: تحلیل رفتار کاربران و پیش‌بینی رویدادهای مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی
در عصر ارتباطات دیجیتالی، شبکه‌های اجتماعی به یکی از مهم‌ترین پلتفرم‌های ارتباطی و تبادل اطلاعات تبدیل شده‌اند. با رشد روز افزون کاربران این شبکه‌ها، داده‌های بزرگی در اختیار محققان قرار می‌گیرد که می‌توان آن‌ها را برای تحلیل رفتار کاربران و پیش‌بینی رویدادهای مصنوعی به کار گرفت.
یکی از چالش‌های موجود در این زمینه، تحلیل رفتار کاربران است. با در نظر گرفتن تاریخچه و شیوه فعالیت کاربران در شبکه‌های اجتماعی، می‌توان الگوهای خاصی در رفتار آن‌ها شناسایی کرد و با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، عوامل موثر در تغییر رفتار را تحلیل کرد.
همچنین، از داده‌های جمع‌آوری شده می‌توان برای پیش‌بینی رویدادهای مصنوعی استفاده کرد. با تحلیل داده‌های زمانی و متنی موجود در شبکه‌های اجتماعی می‌توان نشانه‌های قبل از وقوع رویدادهای مصنوعی را شناسایی کرده و با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی، زمان و وقوع این رویدادها را پیش‌بینی کرد.
در این راستا، پژوهش‌های مختلفی انجام شده است. برخی از پژوهش‌ها فقط به تحلیل رفتار کاربران می‌پردازند و با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های تکرار شونده، الگوهای خاصی از رفتار کاربران را شناسایی می‌کنند.
در پژوهش‌های دیگر، با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از شبکه‌های اجتماعی، مانند توییت‌ها و مطالب مرتبط با رویدادها، روش‌های پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم‌های مبتنی بر حالت مخفی مارکوف، شبکه‌های عصبی و روش‌های پردازش زبان طبیعی به کار گرفته می‌شوند تا رویدادهای مصنوعی را پیش‌بینی کنند.
علاوه بر این، پژوهش‌هایی در زمینه تحلیل تأثیر رویدادهای مصنوعی بر رفتار کاربران انجام شده است. با مشاهده تغییرات رفتار کاربران پیش از وقوع یک رویداد مصنوعی، می‌توان نشانه‌های مشخصی را که نشانگر تأثیر رویداد در رفتار کاربران است، شناسایی کرد و به طور دقیقتر درک کرد که چگونه این رویداد می‌تواند رفتار کاربران را تغییر دهد.
به طور کلی، تحلیل رفتار کاربران و پیش‌بینی رویدادهای مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی، می‌تواند در مدیریت کریزها، بهبود محتوا و تبلیغات، مدیریت بحران و سایر حوزه‌های مهم در عرصه دیجیتال اطلاعاتی، نقش مهمی ایفا کند.
منابع:
[1] Zhang, Y., Arakawa, Y., & Fang, X. (2021). Detecting suicide risk on social media with machine learning and emotional signals. Applied Sciences, 11(8), 3767.
[2] Lin, C. T., Ho, Y. F., Lin, Y. P., & Wang, C. H. (2020). Artificial Intelligence Powered Fintech Platforms for Credit Risk Assessment. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 15(3), 541-542.
[3] Agarwal, N., Liu, H., & Tang, L. (2018). Event detection and tracking in social streams with iterative lexicon expansion. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 36(1), 1-47.
لینک ارجاع به این صفحه: https://talkbot.ir/blog/article?id=215