تعتبر استطلاعات الرأي الجسر الواصل بين الرأي العام و السياسيين أثناء الانتخابات. بالرغم من ذلك , فإن مسألة استقصاء الرأي لمعرفة ردة فعل الشعب بخصوص المسائل الاقتصادية , تعتبر محدودة, مكلفة و مستهلكة للوقت. تطور وسائل التواصل الاجتماعي في السنوات الأ
خيرة مثل تويتر (Twitter) , جعل من السهل على الأفراد مشاركة آرائهم الشخصية على نطاق واسع في مواضيع عديدة مثل الانتخابات. كما وفرت هذه الشبكات الاجتماعية منصة ضخمة لجمع المعطيات و البيانات المختلفة. تقترح هذه الورقة البحثية طريقة لاستكشاف الرأي العام و فهم النقاشات التي تدار في تويتر بخصوص المسائل الاقتصادية أثناء الانتخابات الرئاسية. تستخدم الطرق الحالية التي تتعلق بهذا البحث طرق متعددة لتعدين النصوص (Text mining) بشكل مستقل لتحليل الانتخابات و توقع الانتخابات ; في هذه الورقة البحثية سنقوم بدمج طريقتين لتعدين النصوص : تحليل المشاعر و نمذجة المواضيع. تم تطبيق الطريقة المقترحة بشكل فعال على ملايين التغريدات من تويتر لتحليل التخوفات الاقتصادية للشعب أثناء الانتخابات الرئاسية الأمريكية في عام 2012.
البحوث العلمية حول تحليل المشاعر في اللغة العربية محدودة جدا في الوقت الحالي. بينما يوجد العديد من تطبيقات تحليل المشاعر في اللغة الانكليزية, اللغة العربية مازالت تخطو خطى بطيئة في هذا المجال.
في هذا البحث، نقوم بعرض تطبيق حول تحليل المشاعر في اللغ
ة العربية عبر تطبيق مصنف مشاعر لتغريدات عربية.
التغريدات تم تحليلها لكي نحصل على قطبية مشاعر (ايجابية او سلبية)، بما أن البيانات تم جمعها من شبكة التواصل الاجتماعي تويتر, فهذا يعكس أهميتها الكبيرة في الشرق الأوسط، حيث اللغة العربية هي اللغة المحكية.
قمنا في هذا البحث باتباع نهج تحليل المشاعر المعتمد على المعجم لتحديد التوجه العام للطلاب، ايجابي او سلبي او محايد، اذ قمنا بداية ببناء معجم مشاعر انطلاقا من بعض المعاجم المعدة مسبقا ليتم اعتماده في عملية تحليل المشاعر، ثم قمنا بوضع نموذج يوجد رأي الط
لاب العام بالاعتماد على المعجم السابق، يعالج النموذج الكتابي الكلمات التي تزيد من حدة المشاعر والرموز التعبيرية وبعض حالات النفي، وقمنا باضافة تفاعلات المستخدمين الأخرين مع المنشورات عند ايجاد التوجه العام بهدف اخذ أراء الطلاب الذين لم يعبروا عن أرائهم بنصوص مكتوبة.
مع زيادة الشبكات الاجتماعية ، بدأ الناس في مشاركة المعلومات عبر أنواع مختلفة من وسائل التواصل.
في هذا العمل قمنا بالاستفادة من قصص الأطفال وتوظيفها لتعليم الاطفال وذلك عن طريق قراءة قصة لهم وتحويلها إلى نص ومعالجة النص باستخدام اللغات الطبيعية
و استخراج المشاعر بشكل اتوماتيكي من هذه القصة و لتحقيق ذلك قمنا باستخدام عدة تقنيات و دمجها و قارنا بين نتائجها على عدد من القصص القصيرة المخصصة للأطفال حيث تم استخدام كل من التقنيات المختلفة غير الخاضعة للإشراف مثال Dictionary Basedأو خاضعة للإشراف كالشبكات العصبونية التي تعتمد على البيانات لتحليل المشاعر حيث استخدمنا مصنفات متعددة وهي Support Vector Machineوstochastic Gradient Descent و Decision Tree و Random ForestوNaïve BayesوK-Nearest NeighborوNearest Centroidكذلك استخدمنا الشبكات العصبونية العميقة كمثال الشبكات العصبونية التكرارية RNNو في النهاية تم التوصل إلى استنتاج المشاعر الصحيحة للقصة من خلال Dictionary Basedالتي اعطت افضل دقة ثم إظهار صورة التعبير الصحيح الذي يبين للطفل التعبير المراد إبداؤه عند سماع أحداث هذه القصةليتفاعل معه ويتعلم التعبير الصحيح
