Эрнан А. Макс, Александр Бове и Флавиано Мороне разработали аналитические инструменты, сочетающие статистическую физику сложных сетей, теорию перколяции, обработку естественного языка и классификацию машинного обучения, чтобы вывести мнение пользователей Twitter о кандидатах в президенты в этом году.«Прогнозирование тенденций общественного мнения в социальных сетях в режиме реального времени — давняя цель современной аналитики больших данных», — сказал Макс, член Американского физического общества. «Несмотря на свою важность, до сих пор не было убедительных научных доказательств того, что активность в социальных сетях может отражать мнение населения в целом».
Однако, используя крупномасштабный набор данных из 73 миллионов твитов, собранных с 1 июня по 1 сентября 2016 года, Максе и его сотрудники могут исследовать временные социальные сети, сформированные взаимодействиями между пользователями Twitter.«Мы делаем вывод о том, что каждый пользователь поддерживает кандидатов в президенты, и показываем, что результирующие тенденции Твиттера с поразительной точностью (r = 0,9) соответствуют среднему значению национальных опросов New York Times, которое представляет собой совокупность сотен независимых традиционных опросов», — говорит Макс. сказал. Что еще более важно для команды CCNY, тренд общественного мнения в Twitter прогнозирует агрегированные опросы Times на период от 6 до 15 дней, показывая, что Twitter может быть ранним предупреждающим сигналом о глобальных тенденциях общественного мнения на национальном уровне.
«Наша аналитика, доступная на kcorelab.com, раскрывает возможности Twitter для прогнозирования тенденций общественного мнения от выборов, брендов до политических движений. Наши результаты показывают, что многомиллиардная индустрия опросов общественного мнения может быть заменена аналитикой Twitter, выполняемой практически бесплатно », — заключил Макс.
С отчетом можно ознакомиться по адресу: https://arxiv.org/pdf/1610.01587.pdf.