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천재

2024-04-30 조회 23 댓글 0

그들의 제품/서비스. 이 문서에서는 팬데믹 문제와 관련하여 소셜 미디어 데이터에서 의미 있고 실행 가능한 정보를 얻을 수 있는지 확인하기 위해 트위터(최근 "X"로 이름 변경) 데이터를 사용한 연구에 대해 보고하고 해당 정보를 기존 설문조사와 어떻게 비교하는지 보고합니다. 2020년 초, 코로나19 대유행으로 인해 대학은 수업을 온라인 형식으로 전환해야 했습니다. 지정학적 문제, 특히 전염병을 전달하기 위해 소셜 미디어를 사용하는 것과 관련된 상당한 문헌이 있지만, 소셜 미디어를 사용하여 대중에게 온라인 교육을 강요하는 코로나19에 대한 대중의 정서를 탐구한 연구는 없습니다. 본 연구에서는 텍스트 데이터 마이닝을 사용하여 코로나19의 영향과 대학의 온라인 교육 전환에 대한 트위터 사용자의 느낌에 대한 통찰력을 얻었습니다. 이 연구에서는 트위터 데이터 마이닝이 기존 설문조사와 유사하게 실행 가능한 정보를 생성했다는 사실을 발견했으며, 그 결과가 조직이 트위터(및 다른 소셜 미디어)를 사용하여 사람들의 감정을 얻는 대신(또는 다른 소셜 미디어) 사용을 탐색하도록 영향을 미칠 수 있기 때문에 이 연구가 중요합니다. 추가적으로) 그러한 정보를 수집하는 전통적인 설문조사 및 기타 전통적인 수단. 이 문서에서는 텍스트 데이터 마이닝 소셜 미디어 프로세스와 이를 현재 실제 문제에 적용하는 방법을 모두 보여줍니다. 소개 2020년 3월, 코로나19로 인해 대학은 실제 캠퍼스를 폐쇄하고 수업을 온라인 형식으로 전환해야 했습니다. 구글백링크코로나19와 전염병에 관한 문제를 전달하기 위해 소셜 미디어를 사용하는 것에 관한 상당한 문헌이 있지만, 소셜 미디어를 사용하여 대중에게 온라인 교육을 강요하는 코로나19에 대한 대중의 정서를 탐구한 연구는 없습니다. 이 연구는 조직이 사람들의 감정을 얻기 위해 전통적인 설문조사나 정보를 수집하는 기타 전통적인 수단 대신(또는 이에 추가하여) Twitter(및 기타 소셜 미디어)의 사용을 모색하도록 영향을 미칠 수 있으므로 관련성이 높고 중요합니다. 본 연구의 주요 연구 질문은 다음과 같습니다.

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