Integrating Decision Tree and BIRCH Clustering Algorithms of BERTopic for Analyzing Public Sentiment on Dirtyvote Movie
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
This study analyzes public sentiment and topic modeling of YouTube comments on the politically charged film Dirtyvote during Indonesia's election period.Addressing the lack of robust methods for unstructured Indonesian-language social media data, the research proposes an integrative framework.This framework combines a Decision Tree algorithm with Gini Index for interpretable sentiment classification and BERTopic modified with BIRCH clustering to enhance stability and efficiency for large-scale topic modeling.The dataset comprises 76,502 YouTube comments, which were preprocessed to handle noise, informal language, and linguistic variations.Sentiment analysis results demonstrate the superior performance of the Decision Tree with Gini Index, achieving an accuracy of 98.72% and an F1-score of 96%, outperforming other methods such as SVM and Na ve Bayes.Meanwhile, BERTopic with BIRCH clustering achieved higher coherence metrics (e.g., CV, U_Mass, and NPMI) compared to standard BERTopic and K-Means clustering, showcasing its robustness in topic generation.This research contributes methodologically by introducing a scalable and interpretable framework for analyzing unstructured text data in Indonesian.Practically, it offers insights into public opinion dynamics on socio-political issues, highlighting the role of media in shaping perceptions.The findings underline the framework's potential for broader applications in sentiment analysis and topic modeling within diverse socio-political contexts.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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