Abstract-Exploiting sociala medier data genom att extrahera viktig information från det är en av de stora utmaningarna i datautvinning och kunskapsupptäckt. Varje valkampanj har en online närvaro av väljare som använder dessa sociala medier plattform för att uttrycka sina känslor och åsikter gentemot politiska partier, ledare och viktiga ämnen. I detta dokument presenteras en ny datainsamlingsteknik för förutsägelse av valresultat och en ämnesmodelleringsmetod för att extrahera ämnen. Datainsamling teknik som används RSS (Rich Site Summary) feeds of news articles and trending keywords from Twitter samtidigt och konstruerade en intelligent förutsägelse modell baserad främst på volymen av tweets och känslor av användare. Detta dokument ansträngningar för att förbättra valprognoser med hjälp av sociala medier data baserade dynamiska nyckelord metod. Olika metoder för valprognoser baserade på data från sociala medier har undersökts utifrån befintlig litteratur och isolerat de faktorer som förbättrar vår metodik. Betydelsefulla slutsatser såsom populariteten av ledare och partier under olika intervaller, trendiga frågor, och viktiga faktorer extraheras från datamängden. Valutfallet jämförs med traditionella metoder som används av enkätbyråer för exit-undersökningar och validering av resultat visade att data från sociala medier kan förutsäga med bättre noggrannhet. Forskningen har identifierat att datainsamlingsteknik och timing spelar en viktig roll för att ge bättre noggrannhet när det gäller att förutsäga utfall och extrahera meningsfulla slutsatser.
Vinay och Shishir REF utvecklade en intelligent modell baserad på dynamiska nyckelord och ämnesmodellering för att förutsäga vinna i val med avseende på användarnas känslor och volymen av tweets.
Towards Prediction of Election Outcomes Using Social Media
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}