АНАЛІЗ ДАНИХ ІЗ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ТРЕНДІВ

Автор(и)

  • Олександр Лабатюк УДУ

Анотація

У цьому дослідженні розкривається потенціал соціальних мереж як інструменту прогнозування суспільних тенденцій. Висвітлюються унікальні можливості соціальних платформ для збору даних, підкреслюючи їхні ключові переваги. Описуються сучасні методологічні підходи до опрацювання даних. Об’єктом дослідження є процес аналізу даних соціальних мереж. Предметом дослідження: методи аналізу та прогнозування трендів на основі даних із соціальних мереж. Особливу увагу приділено практичному застосуванню отриманих результатів у різноманітних галузях — від маркетингових досліджень до соціологічних спостережень, від культурних тенденцій до політичних прогнозів.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-12-30

Як цитувати

Лабатюк, О. (2024). АНАЛІЗ ДАНИХ ІЗ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ТРЕНДІВ. Інформаційно-комунікаційні технології в освіті, (13). вилучено із https://e-journals.udu.edu.ua/index.php/ikt/article/view/1475

Номер

№ 13 (2024)

Розділ

Комп'ютерні науки

Ліцензія

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).