Image Content Analysis for Social Media Public Opinion Monitoring and Response Strategies
Notice bibliographique
Résumé
With the widespread use of social media, the formation and dissemination speed of online public opinion has accelerated, and the influence of public opinion events has become increasingly significant.Traditional public opinion monitoring methods mainly rely on text analysis.However, in the context of social media, multimedia content such as images and videos has become an important carrier of public opinion dissemination.Images not only convey emotional information in a direct manner but also play a key role in public opinion events.Therefore, image-based public opinion monitoring has become a research hotspot and a challenge.Existing studies mainly focus on text analysis, with insufficient in-depth analysis of image content, and there are certain limitations in areas such as semantic understanding and sentiment orientation judgment.This paper aims to explore how to enhance the accuracy of social media public opinion monitoring and response strategies through image content analysis.Firstly, the paper analyzes the shortcomings of traditional public opinion monitoring methods in terms of semantic usage and proposes improvement ideas.Secondly, an image content analysis model for social media public opinion monitoring is constructed, using deep learning and other technologies to extract emotional and social inclination information from images.Finally, based on the results of image content analysis, response strategies for social media public opinion are proposed, providing theoretical support and practical guidance for public opinion management and crisis response.This study not only addresses the shortcomings of existing methods and improves the accuracy of public opinion monitoring but also provides feasible suggestions for responding to social media public opinion, offering significant application value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».