گزارش خبرگزاری ایمنا و به نقل از وبگاه اس‌دیتا، با توجه به گسترش روزافزون استفاده از رسانه‌های اجتماعی نظیر فیس‌بوک، توئیتر و اینستاگرام، حجم عظیمی از داده‌های متنی و تصویری به‌طور مداوم تولید می‌شود، این داده‌ها به‌عنوان منبعی غنی برای کاربردهای مختلفی از جمله بازاریابی دیجیتال، تحلیل احساسات، پیش‌بینی روندهای اجتماعی و حتی شبیه‌سازی رفتارهای انسانی به شمار می‌آیند، با این حال تحلیل این داده‌ها نیازمند الگوریتم‌های پیشرفته‌ای است که توانایی پردازش دقیق و سریع اطلاعات در مقیاس‌های بزرگ را داشته باشند.
بر اساس تحقیقات جدید، الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) به‌ویژه تکنیک‌هایی همچون پردازش زبان طبیعی (NLP) و تجزیه و تحلیل احساسات (SA) توانسته‌اند در تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی عملکرد مؤثری داشته باشند، این تحقیق نشان می‌دهد که مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها، یعنی توانایی پردازش حجم بالای داده‌ها بدون افت دقت یا کارایی، یکی از عوامل کلیدی در موفقیت این تحلیل‌ها است .
در این مطالعه الگوریتم‌های مختلفی همچون مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و مدل‌های سنتی از جمله درخت تصمیم (Decision Trees) و ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM) مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان می‌دهد که مدل‌هایی بر پایه پردازش زبان طبیعی در پردازش داده‌های متنی پیچیده عملکرد بهتری داشته و در مقیاس‌های بزرگ دقت بالاتری را ارائه می‌دهند.
در این پژوهش عواملی همچون زمان پردازش، مصرف منابع و معیارهای عملکردی همچون دقت و امتیاز F1 ارزیابی شده و یافته‌ها حاکی از آن است که تکنیک‌های پیشرفته همچون تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analysis) توانسته‌اند با کاهش هزینه‌های منابع، دقت بالاتری را در پردازش داده‌های رسانه‌های اجتماعی در مقیاس‌های بزرگ ارائه دهند.
این نتایج علاوه‌بر کاربردهای عملی در انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی، برای پژوهشگران حوزه‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها نیز اهمیت دارد، مقیاس‌پذیری به‌عنوان یکی از چالش‌های کلیدی در دنیای داده‌های کلان (Big Data) مورد تأکید قرار گرفته و یافته‌های این پژوهش می‌تواند در پیشبرد مطالعات آتی در این زمینه نقش بسزایی ایفا کند.
نظر شما