यूएई के शोधकर्ताओं ने मेटावर्स अपनाने पर सोशल मीडिया की भावना का आकलन किया
Summary:
यूएई के शोधकर्ताओं के एक समूह ने सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म, एक्स पर मेटावर्स के बारे में सार्वजनिक भावनाओं को मापने के लिए एक अध्ययन किया। मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, उन्होंने 86,565 पदों को सकारात्मक (53%), तटस्थ (33%) और नकारात्मक (14%) भावनाओं में वर्गीकृत किया। टीम द्वारा तैनात मॉडल ने 92.6% सटीकता हासिल की, जो पूर्व जांच में महत्वपूर्ण सुधार को चिह्नित करता है। निष्कर्ष मेटावर्स अपनाने के लिए सकारात्मकता का सुझाव देते हैं। हालांकि, अध्ययन की एक सीमा को चिह्नित करते हुए, 'मेटावर्स' का उल्लेख नहीं करने वाली चर्चाओं पर विचार नहीं किया गया था। भविष्य के अनुसंधान का उद्देश्य अधिक व्यापक समीक्षा के लिए अधिक सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म और पारंपरिक भावना विश्लेषण तकनीकों को शामिल करना है।
संयुक्त अरब अमीरात के विशेषज्ञों के एक समूह ने हाल ही में सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर व्यक्त मेटावर्स के बारे में जनता की राय जानने के लिए एक जांच की है। टीम ने एक्स पर उपयोगकर्ताओं से 86,565 योगदानों को शामिल करते हुए एक डेटासेट संकलित किया, जिसे पहले ट्विटर के रूप में जाना जाता था, उन्हें मशीन लर्निंग तकनीक के उपयोग के माध्यम से सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ भावना-आधारित श्रेणियों में असाइन किया गया था। उनके निष्कर्षों के आधार पर, अधिकांश पोस्ट, 45,506 या 53%, ने मेटावर्स पर सकारात्मक दृष्टिकोण व्यक्त किया। तटस्थ विचारों ने 28,663 पदों के साथ 33% बनाया, जबकि शेष 14% या 12,396 पदों ने नकारात्मक भावना व्यक्त की। उनके अध्ययन में उल्लिखित एक सकारात्मक पोस्ट का एक उदाहरण मेटावर्स को विकसित करने के लिए उत्साह व्यक्त करने की तर्ज पर था, जबकि एक नकारात्मक पोस्ट उदाहरण ने वास्तविक जीवन की बातचीत की तुलना में मेटावर्स की वांछनीयता पर सवाल उठाया। अपने अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने नोट किया कि सकारात्मक और नकारात्मक दोनों भावनाएं कुछ पैटर्न का पालन करती हैं, लेकिन तटस्थ पदों ने कोई स्पष्ट पैटर्न नहीं दिखाया। परिणाम बताते हैं कि मेटावर्स तकनीक में व्यापक रूप से अपनाने की क्षमता है। हयावी, एट। , 2024 को छवि के स्रोत के रूप में उद्धृत किया गया है। सोशल मीडिया पोस्ट के माध्यम से मेटावर्स के बारे में सार्वजनिक भावना को समझने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाली पूर्व जांच ने लगभग 88% सटीकता हासिल की है - जिसका अर्थ है कि एल्गोरिदम द्वारा 10वें से अधिक पोस्ट को गलत तरीके से वर्गीकृत या गलत समझा जा सकता है। यूएई की टीम द्वारा तैनात किए गए मॉडलों ने 92.6K से अधिक पदों के डेटासेट में 85% तक सटीकता स्तर हासिल किया, इस अध्ययन को मेटावर्स के बारे में सार्वजनिक भावना के अविश्वसनीय रूप से गहन विश्लेषण के रूप में स्थापित किया। हालांकि, शोध की अभी तक सहकर्मी-समीक्षा नहीं की गई है। आगे के शोध में मेटा और रेडिट जैसे अन्य सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म शामिल होंगे, और अधिक समग्र दृष्टिकोण के लिए वैज्ञानिक सर्वेक्षण जैसी पारंपरिक भावना विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करेंगे। शोधकर्ताओं ने स्वीकार किया कि वर्तमान अध्ययन की सीमाएँ हैं, क्योंकि यह केवल "मेटावर्स" कीवर्ड वाले पदों पर विचार करता है। इस प्रकार, इस शब्द का सीधे उल्लेख नहीं करने वाली प्रासंगिक चर्चाओं को इस अध्ययन से बाहर रखा गया था।
Published At
3/7/2024 8:20:49 PM
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