Hern´ А. Мэйкс, Александр Бове и Флавиано Мороне разработали аналитические инструменты, объединяющие статистическую физику сложных сетей, теории просачивания, обработки естественного языка и классификации машинного обучения, чтобы вывести мнение пользователей Твиттера относительно Кандидатов в президенты в этом году.«Прогнозирование тенденций мнения от социальных сетей в реальном времени является давней целью современной аналитики больших данных», сказал Мэйкс, человек американского Физического Общества. «Несмотря на его важность, не было никакого окончательного научного доказательства до сих пор, что деятельность социальных сетей может захватить мнение населения в целом в целом».Однако при помощи крупномасштабного набора данных 73 миллионов твитов, собранных с 1 июня до 1 сентября 2016, Makse и его партнеры в состоянии исследовать временные социальные сети, сформированные взаимодействиями среди пользователей Твиттера.
«Мы выводим поддержку каждого пользователя кандидатам в президенты и показываем, что получающиеся тенденции Твиттера следуют Нью-Йорк таймс Национальное Среднее число Опроса, которое представляет совокупность сотен независимых традиционных опросов с замечательной точностью (r = 0.9)», сказал Мэйкс. Что еще более важно, для команды CCNY, тенденция мнения Твиттера предсказывает соединенные опросы Времен на 6 – 15 дней, показывая, что Твиттер может быть сигналом дальнего обнаружения глобальных тенденций мнения на национальном уровне.«Наша аналитика, которая доступна по kcorelab.com, развязывает право Твиттера предсказать социальные тенденции мнения от выборов, брендов к политическим движениям.
Наши результаты предполагают, что многомиллиардная промышленность опроса общественного мнения могла быть заменена аналитикой Твиттера, выполненной практически бесплатно», завершил Мэйкс.В отчете можно получить доступ: https://arxiv.org/pdf/1610.01587.pdf