Дослідження контенту соціальних мереж на основі телеграм боту
Вантажиться...
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Аналіз контенту соціальних мереж є важливим напрямом сучасної науки про дані, оскільки значна частина інформації у цифровому просторі поширюється у вигляді текстових повідомлень, медіафайлів та інтерактивного контенту, що потребує спеціалізованих методів аналізу.
Основна мета даного дослідження полягала у систематизації існуючих методів аналізу соціальних медіа, розробці алгоритму автоматизованої обробки контенту та його реалізації у межах програмного рішення на основі Telegram-боту.
У роботі здійснено ґрунтовний теоретичний аналіз сучасних підходів до аналізу контенту соціальних мереж, визначено ключові характеристики цифрового контенту та розглянуто виклики, пов’язані з його обробкою.
Проведено детальний огляд методів контент-аналізу, включаючи класичні статистичні моделі, алгоритми машинного навчання та сучасні нейромережеві підходи. Окрема увага приділена інструментам і бібліотекам для роботи з текстовими даними, зокрема Python-бібліотекам (NLTK, spaCy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), а також технологіям аналізу соціальних
мереж, таким як API Telegram, Telethon та python-telegram-bot.
Опис
The analysis of social media content is a crucial area of modern data science, as a significant portion of digital information is disseminated through text messages, media files, and interactive content, requiring specialized analytical methods. The primary objective of this study was to systematize existing methods for social media analysis, develop an algorithm for automated content processing, and implement it within a software solution based on a Telegram bot.
The research includes a comprehensive theoretical analysis of modern approaches to social media content analysis, identification of key characteristics of digital content, and examination of challenges associated with its processing. A detailed review of content analysis methods was conducted, including classical statistical models, machine learning algorithms, and advanced neural network
approaches. Particular attention was paid to tools and libraries for text data processing, including Python-based solutions such as NLTK, spaCy, scikit-learn, TensorFlow, and PyTorch, as well as technologies for social media analysis such as the Telegram API, Telethon, and python-telegram-bot.
Ключові слова
аналіз контенту, соціальні мережі, Telegram-бот, обробка природної мови (NLP), машинне навчання, аналіз тональності, візуалізація даних, моніторинг інформації, кібераналітика, content analysis, social media, Telegram bot, natural language processing (NLP), machine learning, sentiment analysis, data visualization, information monitoring, cyber analytics
Бібліографічний опис
Яблонський А. І. Дослідження контенту соціальних мереж на основі телеграм боту : кваліфікаційна бакалаврська робота ... 122 Комп’ютерні науки. Київ, 2025. 122 с.