SEÇİMLERİN TAHMİN EDİLMESİ VE KİTLELERİN YÖNLENDİRİLMESİ

 Sosyal ağlardan makine öğrenimi ve büyük ölçekli veriler (big data) kullanılır. Twitter’da insanlar siyaset tartışırlar ve siyasi görüşlerini paylaşırlar. Yönetimin ilk adımı tweet toplamak ve temel bir şey yapmaktır. Kullanıcıların ne hakkında konuştuklarının istatistiksel analizi yapılır.

Örneğin 2019 Arjantin seçimlerinde şu sorgular temel alınarak yapılmış:

2019 Arjantin Birincil seçimlerine adayların isimleri: Alberto AND Fernandez,

alferdez, CFK, CFKArjantin, Kirchner, mauriciomacri, Macri, Pichetto, MiguelPichetto,

Lavagna

Bu sorgu kullanılarak Marttan başlayarak seçim günü olan 24 Kasıma kadar 2 milyon kullanıcıdan 45 milyon tweet toplanmıştır. Tweetlerin içerikleri analiz edilmiş ve ilgili hashtaglar belirlenmiş.

Paylaştığım resimde kullanıcıların görüşleri vardır. Kullanıcıların arasında nasıl 3 grup olduğunu ve kimin fazlalıkta olduğunu görebiliyoruz. Bu analiz, takipçilerin Cristina lehine olduğunu açıkça belirten ilk seçim panoramasını veriyor.

Kirchner, Macri'den çok daha tutkulu. Örneğin Kichner’in olduğu hashtagler #FuerzaCristina(KuvvetCristina) #Nestorvuelva (Nestor geri dönüyor – Nestor Yunan mitolojisinde Akha ordusunun danışmanı) #Nestorpudo (Nestor yapabilir).

Macri için çok olumsuz ya da az tutkulu hashtagler var. #NuncamasMacri(Bir daha asla Macri) #Cambiemos(Değişelim) veya # MM2019.

Bu ilk analiz Cristina Kirchner'e büyük bir avantaj sağlıyor. Aslında, basit bir hashtag kullanıcılarının sayısının hesaplanması FernandezFernandez'un kazanacağını tahmin eder. Ancak doğru bir tahmin için onbinlerce kullanıcıyı değil bütün kullanıcıları ele almalıdır. AI daha sonra bir makinenin bir insanın yüzlerce yıl alacağını saniyeler içinde yapmasına izin verir. Bir makine öğrenimi modeli geliştirilir ve 45 milyon tweetin her biri okunur. Anlamı tahminn edilmeye çalışılır ve uygun adaayların her birine uygun olarak sınıflandırılır.

Kaynakça: https://arxiv.org/pdf/1910.11227.pdf