ABSTRACT I dagens värld är sociala medier en värdefull plattform för att förmedla uttryck, tankar, synvinklar och kommunikation mellan människor från olika samhällsskikt. Det finns för närvarande cirka 2,62 miljarder aktiva användares sociala nätverk, och detta förväntas överstiga 3 miljarder användare till 2021. Sociala nätverk brukade dela idéer och information, vilket möjliggör interaktion mellan samhällen, organisationer och så vidare. Nya studier har visat att den typiska individen använder dessa plattformar mellan 2 och 3 timmar per dag. Detta skapar en stor och rik informationskälla som kan spela en avgörande roll i beslutsfattandet för företag, politiska kampanjer, administrativ förvaltning och välfärd. Twitter är en av de viktiga aktörerna på den sociala nätverksarenan. Varje skala av företag, kändisar, olika typer av organisationer, och ledare använder Twitter som ett instrument för att kommunicera och engagera med sina anhängare. I den här artikeln bygger vi på idén att Twitter-data kan analyseras för crowd source-analys och beslutsfattande. I detta dokument presenteras ett nytt ramverk som använder Twitter-data och utför crowd source-analys. För det föreslagna ramverket erhålls realtidsdata och analyseras sedan för känsloklassificering med hjälp av ett lexikonbaserat tillvägagångssätt. Tidigare arbete har visat att vädret, förståeligt nog, har en inverkan på humöret, och vi betraktar dessa effekter på publikens humör. För experimenten samlas väderdata in genom ett program-programmerings-gränssnitt i R och vädrets påverkan på mänskliga känslor analyseras. Visualiseringar av data presenteras och deras användbarhet för beslutsfattare i olika tillämpningar diskuteras. INDEX TERMS Stora data, crowd-sourced-analys, lexikonbaserad metod, Twitter, sociala nätverk.
I ett annat relaterat arbete, Rashid Kamal et.al REF, utformade ett system för emotionell klassificering av twitter data genom att använda den lexikon-baserade metoden.
Emotion Classification and Crowd Source Sensing; A Lexicon Based Approach
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}