Dépôt Institutionnel de l'Université BBA

Analyse des sentiments algériennes sur les agitations et mouvements sociaux sur twitter

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dc.contributor.author MILOUDI Issam
dc.date.accessioned 2023-03-13T10:36:34Z
dc.date.available 2023-03-13T10:36:34Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.issn MM/701
dc.identifier.uri https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/3607
dc.description.abstract L'Algérie a récemment connu d'importants bouleversements sociétaux, qui ont entraîné plusieurs changements. Malgré le fait que l'Algérie ait déjà connu des troubles sociaux, les événements les plus récents sont uniques en ce sens qu'ils ont été capturés sous une forme ou une autre via les médias sociaux.Ce mouvement social (appelé Hirak) a été diffusé sur les réseaux sociaux. Diverses plateformes de médias sociaux, telles que Twitter, ont été utilisées par les internautes pour partager leurs pensées et leurs points de vue, allant de favorables à négatifs à neutres. Le but de cette étude était d'examiner les attitudes et les tweets sur la révolution algérienne du monde entier Utilisation d'algorithmes pour la classification.Une base de données de 3697 tweets ont été utilisé, répartis en 1793 commentaires positifs, 232 commentaires négatifs et 1672 commentaires neutres. Les résultats expérimentaux ont montré que le meilleur classificateur est le bidirectionnelle à long-court terme et avec une précision raisonnable égale à 68%. Algeria has recently experienced major societal upheavals, which have led to several changes. Despite the fact that Algeria has experienced social unrest before, the most recent events are unique in that they were captured in one form or another via social media. This social movement (called Hirak) was broadcasted on social networks. Various social media platforms, such as Twitter, have been used by netizens to share their thoughts and views, ranging from supportive to negative to neutral. The purpose of this study was to examine attitudes and tweets about the Algerian revolution from around the world using algorithms for classification (both CNNs and RNNs). A database of 3697 tweetswas used, divided into 1793 positive comments, 232 negative comments and 1672 neutral comments. The experimental results showed that the best classifier is the bidirectional long-short term and with a reasonable accuracy equal to 68% en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher UNIVERSITY BBA en_US
dc.subject Mouvements sociaux, traitement automatique du langage, hirak algérien, appel à l'action. en_US
dc.subject Social movements, automatic language processing, Algerian hirak, call to action. en_US
dc.title Analyse des sentiments algériennes sur les agitations et mouvements sociaux sur twitter en_US
dc.type Thesis en_US


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