Exploring Internet Meme Activity during COVID-19 Lockdown Using Artificial Intelligence Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The sudden outbreak of the novel coronavirus (nCoV-19, COVID-19) and its rampant spread led to a significant number of people being infected worldwide and disrupted several businesses. With most of the countries imposing serious lockdowns due to the increasing number of fatalities, the social lives of millions of people were affected. Although the lockdown led to an increase in network activities, online shopping, and social network usage, it also raised questions On the mental wellness of society. Interestingly, excessive usage of social networks also witnessed humor traveling across the Internet in the form of Internet Memes during the lockdown period. Humor is known to affect our well-being, decision-making, and psychological systems. In this paper, we have analyzed the Internet Meme activity in Social Networks during the COVID-19 Lockdown period. As humor is known to relieve individuals from psychological stress, it is necessary to understand how human beings adopted Internet Memes for coping up with the lockdown stress and stress-relieving mechanism during the lockdown period. In this paper, we have considered thirty popular memes and the increase in the number of their captions within the period (September 2017 to August 2020). An increase in Internet Meme activity since the lockdown period (March 2020) depicts an increase in online social behavior. We analyze the internet meme activity in social networks during the COVID-19 lockdown period using random forest, multi-layer perceptron, and instance-based learning algorithms followed by data visualization using line graph and Heat Map (8 & 15 clustered). We also compared the performance of the models using evaluation parameters like mean absolute error, root-mean-squared error & Kappa statistics and observed that random forest and instance-based learning algorithms perform better than multi-layer perceptrons. The result indicates that random forest and instance-based learning classifiers are having near perfect classification tendencies whereas multi-layer perceptrons showed around 97% classification accuracy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle