Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Refine search results

Journals help

  1. 2 Studia Ekonomiczne

Authors help

  1. 2 Wolny W.

Years help

  1. 1 2018

  2. 1 2016

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

Sentiment analysis of Twitter data using emoticons and emoji ideograms

100%
Wolny W.
Studia Ekonomiczne
|
2016
|
vol. 296
163-171
EN
Twitter is an online social networking service where worldwide users publish their opinions on a variety of topics, discuss current issues, complain, and express positive or negative sentiment for products they use in daily life. Therefore, Twitter is a rich source of data for opinion mining and sentiment analysis. However, sentiment analysis for Twitter messages (tweets) is regarded as a challenging problem because tweets are short and informal. This paper focuses on this problem by the analyzing of symbols called emotion tokens, including emotion symbols (e.g. emoticons and emoji ideograms). According to observation, these emotion tokens are commonly used. They directly express one’s emotions regardless of his/her language, hence they have become a useful signal for sentiment analysis on multilingual tweets. The paper describes the approach to performing sentiment analysis, that is able to determine positive, negative and neutral sentiments for a tested topic.
PL
Twitter jest ogólnoświatowym serwisem, w którym użytkownicy publikują swoje opinie na różne tematy, dyskutują na temat bieżących wydarzeń oraz wyrażają pozytywne bądź negatywne opinie o produktach, których używają w codziennym życiu. Z tego powodu Twitter jest potężnym źródłem danych do badania opinii i analizy wydźwięku. Jednak analiza wydźwięku komunikatów na Twiterze (tweetów) uważana jest za problem, będący zarazem wyzwaniem, z powodu niewielkiej objętości tekstu tweetów i często nieformalnego charakteru ich języka. Artykuł skupia się na analizie symboli znanych jako emotikony i emoji. Zgodnie z przeprowadzonymi badaniami, symbole te są powszechnie używane w komunikacji za pomocą Twittera. Wyrażają one bezpośrednio emocje niezależnie od języka, dlatego mogą być używane w wielojęzycznych tekstach. W artykule przedstawiono podejście do analizy wydźwięku umożliwiającej określenie pozytywnego, negatywnego lub neutralnego wydźwięku badanych tekstów.
2
Publication available in full text mode
Content available

Bezpieczeństwo i prywatność danych w badaniach mediów społecznościowych

100%
Wolny W.
Studia Ekonomiczne
|
2018
|
vol. 355
92-103
PL
Analiza mediów społecznościowych pozwala na ujawnienie informacji nie tylko wprost opublikowanych na portalach, ale również tych, które zostały odkryte różnymi metodami. Publikacja takich danych może stanowić naruszenie prywatności. Artykuł przedstawia możliwe problemy badawcze w tym zakresie. Celem artykułu jest zarysowanie koncepcji rozwiązań zapewniających bezpieczeństwo i prywatność w badaniach mediów społecznościowych.
EN
Social media analysis allows to reveal information in Web portals, as well as by usage of information seeking methods. That data publication is an invasion of privacy. The paper presents different problems connected with privacy invasion. Next, author focuses on conceptualization of solutions for security and privacy protection in social media research.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.