Phân loại ý kiến công chúng về sự kiện xã hội

Abstract

Public opinion on social media has been paid much attention in new era of information technology. It has crucial impact on daily life and the operations of organizations. For that reason, analyzing public opinion will help the organizations to appropriately adjust their behavior. The objective of this study is to evaluate public opinion by analyzing comments on social network (Facebook) related to Can Tho University; then to help the university make appropriate adjustment policies. First of all, the public opinions (comments) were collected, divided into identify consensus (same direction) or disagree (opposite) opinions to the university activities. Then, two machine learning models, SVM and Neural Network, were installed for training, running experiments and comparing the results. Experimental results show that the Neural Network machine learning model has a quite high evaluation result of 85%, and the SVM model obtains 83% of accuracy.

Tóm tắt

Dư luận xã hội, đặc biệt là dư luận được thể hiện trên các trang mạng xã hội, là vấn đề đang được quan tâm hiện nay; nó có tác động mạnh mẽ đến đời sống hàng ngày của mọi người, đến hoạt động của các tổ chức, doanh nghiệp và cơ quan nhà nước, chính phủ. Do đó, phân tích dư luận xã hội có ý nghĩa rất quan trọng đối với sự điều chỉnh cách ứng xử của cá nhân và tổ chức. Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá dư luận xã hội thông qua phân tích thông tin các bình luận trên các trang mạng xã hội (cụ thể là Facebook) liên quan đến Trường Đại học Cần Thơ; từ đó giúp nhà trường đưa ra các chính sách điều chỉnh cho phù hợp. Để thực hiện điều này, 5.848 dư luận (bình luận) có liên quan đến các hoạt động của nhà trường được thu thập, với sự trợ giúp của những người có chuyên môn phân loại các bình luận thành các ý kiến đồng thuận (cùng chiều) hoặc không đồng thuận (trái chiều). Sau đó, hai mô hình máy học là SVM (Support Vector Machine) và Neural Network được sử dụng để huấn luyện, đánh giá thực nghiệm và so sánh độ chính xác và tin cậy nhằm lựa chọn được mô hình phù hợp cho việc xây dựng công cụ tự phân loại các bình luận trên mạng xã hội. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình máy học Neural Network có kết quả đánh giá khá cao là 85%, và mô hình dựa trên giải thuật SVM đạt 83%.