要約
YouTube 動画メタデータのビッグデータを利用した感情分析を行うことで、政党を代表するさまざまな政治家に対する世論を分析できます。
これが可能なのは、YouTube がさまざまな政治的人物に対する意見など、人々が自分自身を表現するプラットフォームの 1 つになっているからです。
結果として得られる感情分析は、政治幹部が国民の感情を理解し、適切かつ効果的な政治戦略を策定するのに役立ちます。
この研究は、YouTube 動画のメタデータを活用した感情分析システムを構築することを目的としました。
センチメント分析システムは、ビッグ データ処理のために Apache Kafka、Apache PySpark、および Hadoop を使用して構築されました。
TensorFlow による深層学習処理。
サーバー上に展開するための FastAPI。
この研究で使用される YouTube 動画のメタデータは、動画の説明です。
感情分析モデルは LSTM アルゴリズムを使用して構築されており、肯定的な感情と否定的な感情の 2 種類の感情を生成します。
感情分析の結果は、シンプルな Web ベースのダッシュボードの形式で視覚化されます。
要約(オリジナル)
Sentiment analysis using big data from YouTube videos metadata can be conducted to analyze public opinions on various political figures who represent political parties. This is possible because YouTube has become one of the platforms for people to express themselves, including their opinions on various political figures. The resulting sentiment analysis can be useful for political executives to gain an understanding of public sentiment and develop appropriate and effective political strategies. This study aimed to build a sentiment analysis system leveraging YouTube videos metadata. The sentiment analysis system was built using Apache Kafka, Apache PySpark, and Hadoop for big data handling; TensorFlow for deep learning handling; and FastAPI for deployment on the server. The YouTube videos metadata used in this study is the video description. The sentiment analysis model was built using LSTM algorithm and produces two types of sentiments: positive and negative sentiments. The sentiment analysis results are then visualized in the form a simple web-based dashboard.
arxiv情報
| 著者 | Danendra Athallariq Harya Putra,Arief Purnama Muharram |
| 発行日 | 2023-09-28 08:15:55+00:00 |
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