Αξιοποίηση κοινωνικών δικτύων για την μελέτη των ηλεκτρονικών μέσων ενημέρωσης - (:unkn) unknown (My University, 2022)
Το παρών εγχείρημα προσπαθεί να εντοπίσει κατά πόσο τα ειδησεογραφικά στην Ελλάδα ακολουθούν τις τάσεις στο Twitter της Ελλάδας αλλά και το αντίστροφο. Οι τάσεις του Twitter αντικατοπτρίζουν όλες τις συζητήσεις που γίνονται γύρω από κάποια θέματα της επικαιρότητας. Με λίγα λόγια, μας φανερώνουν τι συζητιέται σε πανελλαδικό επίπεδο κάθε χρονική στιγμή. Έχοντας αυτή την πληροφορία διαθέσιμη καθίσταται δυνατό με τη χρήση μηχανικής μάθησης να βρεθούν για κάθε μία τάση τα αντίστοιχα άρθρα από τα ειδησεογραφικά. Έτσι δημιουργούνται συσχετίσεις μεταξύ των τάσεων του Twitter και των άρθρων από τα ειδησεογραφικά, σε σχέση πάντα με αυτά που γράφουν και οι δύο πλευρές. Αν είναι δυνατή η συσχέτιση, αυτό σημαίνει ότι η τάση είναι συνυφασμένη με το άρθρο και αντίστροφα. Αν είναι αδύναμη, τότε είτε ο αλγόριθμος δεν κατάφερε να βρει κάποια μεγάλη ομοιότητα, είτε δεν υπάρχει αντίστοιχο άρθρο γιατί δεν γράφτηκε ποτέ. Αυτό είναι στο χέρι του αναγνώστη να το εντοπίσει με τα εργαλεία που παρέχονται στην εφαρμογή του εγχειρήματος. Τέλος, το αποτέλεσμα είναι μια διαδικτυακή σελίδα διεπαφή, που παρέχονται διάφορες πληροφορίες σχετικά με τις συσχετίσεις που βρέθηκαν. Παρέχεται μηχανή αναζήτησης των άρθρων και των τάσεων για περαιτέρω διερεύνηση. Δίνεται η δυνατότητα προβολής της δημοτικότητας των τάσεων σε σχέση με το χρόνο. Καθώς και άλλες πληροφορίες που αυξάνονται και ανανεώνονται συνεχώς με το χρόνο προς εξερεύνηση.

This project tries to identify whether the news in Greece follow the trends on the Twitter of Greece and vice versa. Twitter trends reflect all the talk about current affairs. In short, they reveal to us what is being discussed nationwide at any given time. Having this information available makes it possible to use the machine learning to find for each trend the corresponding articles from the news. This creates a correlation between Twitter trends and news articles, always in relation to what both sides write. If correlation is strong, this means that the trend is intertwined with the article and vice versa. If it is weak, then either the algorithm failed to find any great similarity, or there is no corresponding article because it was never written. It is up to the reader to locate it with the tools provided in the implementation of the project. Finally, the result is a web page interface, which provides various information about the correlations found. An article and trends search engine are provided for further investigation. It is possible to view the popularity of the trends in relation to time. As well as other information that is constantly increasing and updating over time to explore.
Utilization of social networks for the study of news media
Keywords: παραπληροφόρηση, twitter, ειδησεογραφικά, μηχανική μάθηση, μέσα μαζικής ενημέρωσης, bag of words, word2vec; disinformation, twitter, news media, machine learning, mass news media, bag of words, word2vec