فصلنامه علوم خبری

فصلنامه علوم خبری

مطالعه و ارزیابی روش‌های پیش‌بینی انتخابات مبتنی بر کلان داده‌های شبکه‌های اجتماعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
دکتری علوم ارتباطات، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. رایانامه: finizadeh@chmail.ir
چکیده
هدف: انبوهی از داده‌های خام در حوزه‌های مختلف در درون شبکه‌های اجتماعی ایجاد شده است و پژوهشگران در حوزه‌های مختلف با توجه به مسئله مورد پرسش به تحلیل و ارزیابی این داده‌ها پرداختند. از سوی دیگر همیشه بشر دنبال دانستن این مهم بوده است که فردا چه اتفاقی می افتدو یا افراد دیگر چه فکر می کنند و چه تصمیمی می گیرند
روش: هدف کلیدی این مقاله مطالعه و ارزیابی روش‌های پیش‌بینی انتخابات مبتنی بر کلان داده‌های شبکه‌های اجتماعی است. از همین رو، این مقاله به مطالعه و ارزیابی روش‌های پیش‌بینی انتخابات بر اساس داده‌های فراوان در شبکه اجتماعی در سطح ایران و جهان حاصل از تجربه بین المللی و نویسنده پرداخته است. بر این اساس، 25 مورد پژوهش پیرامون پیش‌بینی انتخابات بر اساس کلان داده‌های شبکه‌های اجتماعی مورد مطالعه قرار گرفت و دو روش کلیدی استخراج شد. اولین روش، استفاده از حجم داده ها و شمارش محتوا است و روش دیگر، تجزیه و تحلیل احساسات محتواهای منتشر شده (شناسایی دوست داشتن، دوست نداشتن، و یا رویکرد سنجی یا ارزیابی بازخورد به صورت پاسخ های مثبت، منفی یا خنثی طبقه بندی می شود).
یافته ها: یافته‌های از ارزیابی پژوهش های بین المللی با تجربه نویسنده حاکی از آن است هرچند هر دو روش در مواردی پاسخ گو بوده اند اما احتمال پاسخگویی روش تحلیل احساسات و درک محتوای پست ها در فالب رویکرد سنجی موثر تر و دقیق تر به نظر می رسد. همچنین با بررسی این مقالات به نظر می رسد با اینکه روش ها اندکی با هم اختلاف دارند اما این دو روش در این 25 نقاله که در کشور های مختلف مورد بررسی قرار گرفته است مشترک است.
نتیجه گیری: می توان نتیجه گرفت پیش بینی انتخابات و رویدادهای مشابه سیاسی و اجتماعی و حتی در نگاه مثبت نگر تصمیم و احساسات یک جامعه را می توان به کمک کلان داده های شبکه اجتماعی تا حدود پیش بینی کرد اما این به معنی دقت بسیار بالا در تمامی روش ها نیست بلکه می تواند مقدمه پژوهش ها و تجربیاتی باشد که در جهت توسعه بهره گیری از کلان داده های شبکه های اجتماعی مفید واقع شود.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Study of Election Prediction Methods Based on Big Data of Social Networks

نویسنده English

Mohsen Finizadeh Bidgoli
PhD Communication Sciences, Science and Research branch, Islamic azad university, Tehran, Iran. Email: finizadeh@chmail.ir
چکیده English

Objective: A lot of raw data has been created in different fields within social networks, and researchers in different fields analyzed and evaluated these data according to the question in question. On the other hand, human beings have always wanted to know what will happen tomorrow or what other people think and decide.
Method: The key goal of this article is to study and evaluate election prediction methods based on big data of social networks. Therefore, this article studies and evaluates election forecasting methods based on abundant data in the social network in Iran and the world as a result of international experience and the author. Based on this, 25 cases of research on election prediction based on big data of social networks were studied and two key methods were extracted. The first method is to use the amount of data and count the content, and the other method is to analyze the sentiments of the published content (identification of liking, disliking, or approach measurement or evaluating feedback classified as positive, negative, or neutral responses).
Results: The findings from the evaluation of international research with the author's experience indicate that although both methods have been responsive in some cases, the probability of response of the sentiment analysis method and the understanding of the content of the posts in FALB approach measurement seems to be more effective and accurate. arrive Also, by examining these articles, it seems that although the methods are slightly different, these two methods are common in these 25 conveyors that have been examined in different countries.
Conclusions: It can be concluded that elections and similar political and social events can be predicted, and even in a positive view, the decisions and feelings of a society can be predicted with the help of social network big data, but this means very high accuracy in It is not all the methods, but it can be the introduction of researches and experiences that will be useful for the development of using the big data of social networks.

کلیدواژه‌ها English

Elections
Forecasting
Big Data
Social Networks
 منابع
امام جمعه‌زاده، سید جواد و کرمی راد، جواد.(1391). تجزیه وتحلیل عوامل موثر بر رفتار انتخاباتی با نگاهی به ایران، پژوهش‌های سیاسی، 1(3).
پیرو، فریبرز، متقی، ابراهیم و نوابخش، مهرداد.(1397). تحلیل جامعه شناختی نقش رسانه اجتماعی تلگرام به مثابه حوزه عمومی درانتخابات دهمین دوره مجلس شورای اسلامی ایران، مطالعه موردی تهران، نهادهای اجتماعی، 5(12).
جعفری نژاد، مسعود ، بابانسب، حیدر و ربیعی ، شهریار.(1390).  تحلیل رفتار انتخاباتی (مطالعه‌ی موردی دهمین دوره ریاست جمهوری حوزه انتخابیه هریس). تحقیقات سیاسی و بین‌المللی، 7.
خالقی، عقیل، کریم‌زاده، حسین و خداپناه، کیومرث.(1398). تحلیل رفتار جامعه روستایی در قلمرو جغرافیای انتخابات مورد مطالعه شهرستان ورزقان، تحقیقات کاربردی علوم جغرافیا، 22( 64).
شهرام‌نیا، امیر مسعود، میلانی، جمیل و کرمی‌راد، جواد.(1395). عوامل موثر بر رفتار انتخاباتی انتخابات دهم ریاست جمهوری: مطالعه موردی بخش جلگه اصفهان، راهبردی سیاست، 5(19).
صادقی فسایی، سهیلا و عرفان منش، ایمان.( 1394). مبانی روش‌شناختی پژوهش اسنادی در علوم اجتماعی. راهبرد فرهنگ، 29.
محمدیان، محمود و یوسفی، رسول.(1393). تبیین انگیزه پنهان در رفتار رای دهی مردم، آفاق امنیت، 7(24).
نظیف، حبیبه.( 1402). مرور سیستماتیک مهندسی مجدد فرایندهای کسب وکار در لجستیک. ارزیابی عملکرد، 1(2).
 
 
 
References:
Andy, A. J. (2016). A proposed method for predicting US presidential election by analyzing sentiment in social media. In 2nd International Conference on Science in Information Technology.
Ansari, M. Z., et al. (2020). Analysis of political sentiment orientations on twitter. Procedia Computer Science, 167, 1821-1828. (In Persian)
Bansal, B., & Srivastava, S. (2018). On predicting elections with hybrid topic-based sentiment analysis of tweets. Procedia Computer Science, 135, 346-353.
Barberá, P., & Rivero, G. (2015). Understanding the political representativeness of Twitter users. Social Science Computer Review, 33(6), 712-729.
Bilal, M., Gani, A., Marjani, M., & Malik, N. (2019). Predicting elections: Social media data and techniques. In 2019 international conference on engineering and emerging technologies (ICEET) (pp. 1-6). IEEE.
Bozanta, A., Bayrak, F., & Basar, A. (2023). Prediction of the 2023 Turkish Presidential Election Results Using Social Media Data. arXiv preprint arXiv:2305.18397.
Bruns, A., & Highfield, T. (2013). Political networks on Twitter: Tweeting the Queensland state election. Information, Communication & Society, 16(5), 667-691.
Brito, K. D. S., Silva Filho, R. L. C., & Adeodato, P. J. L. (2021). A systematic review of predicting elections based on social media data: research challenges and future directions. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 8(4), 819-843.
Budiharto, W., & Meiliana, M. (2018). Prediction and analysis of Indonesia Presidential election from Twitter using sentiment analysis. Journal of Big data, 5(1), 1-10.
Chauhan, P., Sharma, N., & Sikka, G. (2021). The emergence of social media data and sentiment analysis in election prediction. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 12, 2601-2627.
Dargahi Nobari, A., Reshadatmand, N., & Neshati, M. (2017). Analysis of Telegram, an instant messaging service. In Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management (pp. 2035-2038). (In Persian)
Dey, P., Kothari, P. K., & Nath, S. (2019, January). The social network effect on surprise in elections. In Proceedings of the ACM India Joint International Conference on Data Science and Management of Data (pp. 1-9).
Gaber, I. (2017). Twitter: A Useful tool for studying elections? Convergence, 23(6), 603-626.
Gayo-Avello, D. (2013). A Meta-analysis of state-of-the-art electoral prediction from Twitter data. Social Science Computer Review, 31(6), 649-679.
Grover, P., Kar, A. K., Dwivedi, Y. K., & Janssen, M. (2018). Polarization and acculturation in the 2016 US presidential election: Can twitter analytics predict changes in voting preferences. Technological Forecasting and Social Change.
Jaidka, K., Ahmed, S., Skoric, M., & Hilbert, M. (2019). Predicting elections from social media: a three-country, three-method comparative study. Asian Journal of Communication, 29(3), 252-273.
Jafarinejad, M., et al. (2011). Analysis of electoral behavior (case study of the tenth presidential term of Harris constituency). Political and International Research, 7. (In Persian)
Jürgens, P., & Jungherr, A. (2015). The use of Twitter during the 2009 German national election. German politics, 24(4), 469-490.
Kalsnes, B., Krumsvik, A. H., & Storsul, T. (2014). Social media as a political backchannel: Twitter use during televised election debates in Norway. Aslib journal of information management, 66(3), 313-328.
Keep, M., & Amon, K. L. (2017). Follow me: exploring the effect of personality and stranger connections on Instagram use. International Journal of Virtual Communities and Social Networking (IJVCSN), 9(1), 1-16.
Khaleghi, A. et al. (2019). Analysis of rural community behavior in the geographical territory of the elections studied in Varzaghan County, Applied Research in Geographic Sciences, 22(64). (In Persian)
Larsson, A. O., & Moe, H. (2012). Studying political microblogging: Twitter users in the 2010 Swedish election campaign. New media & society, 14(5), 729-747.
Mahmoood, T., et al. (2013). Mining Twitter big data to predict 2013 Pakistan election winner. In INMIC (pp. 49-54). IEEE. (In Persian)
Mehndiratta, P., Sachdeva, S., Sachdeva, P., & Sehgal Y. (2014). Elections again, twitter may help!!! a large-scale study for predicting election results using twitter. In Big Data Analytics: Third International Conference, BDA 2014, New Delhi, India, December 20-23, 2014. Proceedings 3 (pp. 133-144). Springer International Publishing.
Moawi, H. (2023). Predicting Voting Behaviors and Election Results Using Digital Trace Data and Twitter. Available at SSRN 4464047.
Mohammadian, M. & Yousefi, R. (2014). Explaining hidden motivation in people's voting behavior, Afaq Negimiyat, 7(24). (In Persian)
Nayeem, S., Sachi, S., & Kumar R. (2023). An analysis of election prediction using social media data network: a review. Journal of Aeronautical Materials, 43(01), 290-298.
Narasimhamurthy, N. (2014). Use and rise of social media as election campaign medium in India. International Journal of Interdisciplinary and Multidisciplinary Studies, 1(8), 202-209.
Nazif, H. (2014). Systematic review of business process reengineering in logistics. Performance Evaluation, 1(2). (In Persian)
Peng, Y. (2021). What makes politicians’ Instagram posts popular? Analyzing social media strategies of candidates and office holders with computer vision. The International Journal of Press/Politics, 26(1), 143-166.
Piroo, F. et al. (2018). Sociological analysis of the role of Telegram social media as a public sphere in the elections of the tenth term of the Islamic Consultative Assembly of Iran, Tehran case study, Social Institutions, 5(12). (In Persian)
Sadeghi Fasai, S. & Erfan Manesh, I. (2015). Methodological foundations of documentary research in social sciences. Rahbarabi Farhang, 29. (In Persian)
Shahramnia, A. et al. (2016). Factors affecting electoral behavior in the 10th presidential election: A case study of the Isfahan Plain, Rahbarabi Siasat, 5(19). (In Persian)
Shmalenko, I., Yeftieni, N., & Semenets-Orlova, I. (2021, December). Impact of social media influencers on public policy and political discourse. In International Conference on Social Science, Psychology and Legal Regulation (SPL 2021) (pp. 88-93). Atlantis Press.
Skogerbø, E., & Krumsvik, A. H. (2015). Newspapers, Facebook and Twitter: Intermedial agenda setting in local election campaigns. Journalism Practice, 9(3), 350-366.
Singh, P., Dwivedi, Y. K., Kahlon, K. S., Pathania, A., & Sawhney, R. S. (2020). Can twitter analytics predict election outcome? An insight from 2017 Punjab assembly elections. Government Information Quarterly, 37(2), 101444.
Vigna-Gómez, A., Murillo, J., Ramirez, M., Borbolla, A., Márquez, I., & Ray, P. K. (2023). Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican legislative election. arXiv preprint arXiv:2301.00626.
Yaqub, U., Chun, S. A., Atluri, V., & Vaidya, J. (2017). Analysis of political discourse on twitter in the context of the 2016 US presidential elections. Government Information Quarterly, 34(4), 613-626.