Главная /Банк решений / Автоматический анализ обществ…

Автоматический анализ общественного мнения через социальные сети по заданной теме

Цифровое городское управление
Дата принятия
11 октября 2021
Дата редакции
23 ноября 2021

Описание проекта

О чем проект

1. Система позволяет осуществлять сбор данных в социальных сетях и на страницах сторонних сервисов и порталов и тематический поиск информации по ключевым словам и хэштегам, по темам, отслеживать тренды, города проживания, социальные связи (друзья, подписчики) и т.д. 2. Учитывается геолокация обращения, фильтруется флуд, определяется эмоциональный тон обращений (позитивный/нейтральный/негативный), отслеживаются тренды и актуальная тематика, анализируются реакции на события, определяются интересы

Задачи проекта

  • Сбор открытой информации о пользователях региона для выявления и последующего анализа тематик обращений, трендов, интересов и геолокации

Воронин Антон Владимирович

ООО фирма "Интерсвязь"

Воронин Антон Владимирович
Телефон
+7 (922) 014-44-01
Эл. почта
anton@intersvyaz.net
и 1 субъект РФ
Время реализации

более 4 месяцев

Стоимость
от 300 000
Паспорт проекта.pdf

Эффект от внедрения

Рассчетный

  • Получение объективной оценки общественного мнения по выбранной тематике без проведения опросов и оперативное реагирование на негативные отзывы.

  • Снижение трудозатрат на получение объективных данных для принятия решений по продвижению и позиционированию коммерческого бренда в социальных сетях.

Реальный

  • Возможность оперативного реагирования на вопросы или негативное отношение к компании/организации.

  • Возможность оценивать реальный охват рекламных акций, и результативность запускаемых акций.

Технические характеристики

  • Используемые технологии: - Язык разработки — Python - Решение разработано с применением модульной архитектуры и включает в себя модули генерации отчетов, визуализации, аналитики. - Сбор данных из социальных сетей разработан с применением открытого API, а также инструментов Selenium и Beautiful Soup - Распознавание именованных сущностных на основе модели Natasha - Оценка сентимент-анализа на основе собственной нейросетевой модели - Выделение тем обращений на неразмеченных данных на основе BigARTM Аппаратные требования: - оперативная память – 16 ГБ - свободное дисковое пространство – не менее 100 ГБ (зависит от объема данных) - количество логических ядер процессора – 8 - тактовая частота процессора – 2.0 GHz

Фотографии

Комментарии

Дополнительные материалы

pptx

Аналитика обращений и социальных сетей.pptx