Neural network methods for messages analysis in user discussions on the Youtube social network

Abstract

С бурным развитием веб-пространства обычно требуется несколько секунд, чтобы новости стали широко распространены. В частности, для некоторых деликатных или широко популярных событий они, вероятно, привлекают внимание большого количества людей, которые создают бурю общественного мнения во всем обществе. Независимо от того, является ли такое влияние, которое оказывает шторм, положительным или отрицательным, когда дело касается огромной аудитории, его необходимо отслеживать со всех сторон, учитывая серьезные последствия, к которым он может привести. В то же время для журналистов, организаций и заинтересованных сторон необходимо и обязано гибко анализировать действия пользователей и понимать общественное мнение по конкретным темам. После этого они способны дать правильный ответ, выявить реальные проблемы и даже выявить риск вводящих в заблуждение манипуляций.

В этой статье автор в основном разработал общее решение для анализа пользовательской дискуссии и пользовательской сети. И автор выбирает YouTube, который является одной из самых известных и представительных социальных платформ, в качестве источника сканирования данных. В нашем решении применяются комбинированные аналитические методы и различные подходы, включая современные модели обработки языков. В нашем эксперименте случай неправомерных действий американской полиции по отношению к чернокожему служит иллюстрацией того, как проводить фактический анализ. Временно наша модель поддерживает только текст на английском языке.

With the burgeoning development of web space, it usually takes a few seconds for the news to be widespread. Especially, for some sensitive or widely popular events, they probably draw attention of a large amount of people who create a upward storm of public opinion all around the society. No matter such influence which the storm brings is positive or negative, when it comes to the massive audience, it has to be tracked from all aspects considering the severe consequence it may lead to. At the same time, for journalists, organizations and relevant parties, it’s necessary and obliged to flexibly analyze the user’s activities and comprehend the general public opinion over specific topics. Thereafter they are capable of making the right response, discovering the actual concerns and even detecting the risk of misleading manipulation.

In this paper, author mainly designed a general solution to the analysis of user discussion and user network. And author chooses YouTube which is one of the most famous and representative social platforms as the data crawling source. Combined analytic modules and different approaches including the state of the art nature language processing models are being applied in our solution. In our experiment, the case of American police misconducts in dealing with a black man is taken as our illustration for how to operate the actual analysis. Temporarily our model only supports English language text.