تفاعل الجمهور مع المضامين المتعلقة "بالحرب على غزة 2023" عبر الصفحات الإخبارية على مواقع التواصل الاجتماعي: دراسة في إطار البيانات الضخمة وفق أسلوبي تحليل المشاعر ونمذجة الموضوعات

نوع المستند : المقالة الأصلية

المؤلف

قسم الإعلام التربوي- کلية التربية النوعية - جامعة المنيا

المستخلص

هدف البحث إلى رصد وتحليل تفاعل الجمهور العربي مع المضامين المتعلقة "بحرب غزة 2023" عبر الصفحات الإخبارية على مواقع التواصل الاجتماعي، بالاعتماد على البيانات الضخمة وفق أسلوبي تحليل المشاعر ونمذجة الموضوعات؛ من خلال تحليل أشكال التفاعل وتعليقات الجمهور على المنشورات المرتبطة بالحرب في صفحات (الجزيرة مصر، BBC NEWS Arabic) على موقع فيس بوك، خلال الفترة من 7 أكتوبر 2023 حتى 23 نوفمبر 2023، وتم التحليل بتقنية معالجة اللغات الطبيعية NLP""، ولغة بايثون، لتصنيف أشكال التفاعل ونوع المشاعر المرتبطة بها، وكذلك تصنيف المشاعر الواردة في تعليقات الجمهور، إيجابية أم سلبية، وفهم معاني التعليقات والردود المتداولة على تلك الصفحات، كما تمت نمذجة الموضوعات باستخدام أداة (LDA)، وذلك للوقوف على أكثر الموضوعات التي تدور حولها المناقشات والتعليقات من قبل الجمهور بخصوص الحرب، وشملت عينة التحليل الخاصة بالبحث (571267) تعليقًا، و(8353047) شكلًا للتفاعل في الصفحتين، وخلص التحليل إلى مجموعة من النتائج، هي:
- اتفقت نتائج تحليل المشاعر المبني على أشكال التفاعل في صفحة (الجزيرة مصر) مع صفحة (BBC News Arabic) في تصدر (الإعجاب) أشكال التفاعل التي تعكس مشاعر إيجابية من قبل الجمهور، وتصدر إيموجي (الحزن) أشكال التفاعل التي عكست مشاعر سلبية في صفحة الجزيرة مصر، بينما تصدر إيموجي (الضحك) أشكال التفاعل السلبية في صفحة BBC News Arabic.
- أثبت تحليل المشاعر لتعليقات الجمهور وجود مشاعر (إيجابية) تضامنية من قبل جمهور صفحة (الجزيرة مصر)، وصفحة (BBC News Arabic) مع فلسطين وغزة.
- نتج عن نمذجة الموضوعات تحديد ستة موضوعات سيطرت على التعليقات في صفحة الجزيرة؛ هي: (مناصرة القضية الفلسطينية ودعم المقاومة، والتعاطف مع الأطفال والضحايا، وتهجير أهل غزة، والدعم الأمريكي لإسرائيل، وموقف الأزهر من الأحداث، والموقف الرسمي العربي)، كما حددت ثلاثة موضوعات في صفحة BBC News Arabic، هي: (التضامن مع فلسطين وغزة، والاعتداءات الإسرائيلية على المستشفيات والمدنيين، وسياسة الصفحة تجاه الأحداث).
- تبين وجود تفاوت كبير في حجم التغطية لحرب غزة وحجم التفاعل من قبل الجمهور معها ما بين صفحة (الجزيرة-مصر، BBC News Arabic) لصالح صفحة الجزيرة.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية


https://fb.watch/pgND3PCH_Y/
https://fb.watch/pgMTN076s1/
https://fb.watch/pgNeLWRL6P/
https://www.facebook.com/watch/?v=1849543432192611&ref=sharing
https://fb.watch/pgMuwr3zW5/
- Chen, M., Mao, S., & Liu, Y, Big Data: A Survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), (2014), 171-209. https://doi.org/10.1007/s11036-013-0489-0
- Rouse, M. Using big data and Hadoop 2: New version enables new applications, (2018), http://searchcloudcomputing.techtarget.com/definition/Hadoop
- https://2u.pw/Y2f8gq6
- Gaza war: expected socioeconomic impacts on the State of Palestine, E/ESCWA/UNDP/2023/Policy brief.1, available at; https://www.undp.org/publications/gaza war-expected-socio-economic-impacts-state-palestine
- Mahrusu, R. (2024)."simiayiyat surat aleudwan ealaa ghazat ealaa safahat almuasasat aldiyniat watafaeuliat almustakhdimina: alsafhat alrasmiat lil'azhar alsharif anmwdhjan", majalat albuhuth al'iielamiati, (jamieat Al'azhar: kuliyat Al'iielam,). 69(3). 751-800.
- Makana, The War of Narratives: Digital Dialogue and Sentiment Analysis on the Gaza War, (2023), available online at: https://www.makana360.com/en/the-war-of-narratives-digital-dialogue-and-sentiment-analysis-on-the-gaza-war/
- Moran Yarchi & Lillian Boxman-Shabtai, The Image War Moves to TikTok Evidence from the May 2021 Round of the Israeli-Palestinian Conflict, Digital Journalism, Dec (2023). https://doi.org/10.1057/s11369-022-00299-8  
- Amisha Gangwar & Tanvi Mehta, Sentiment Analysis of Political Tweets for Israel using Machine Learning, International Conference on Machine Learning and Big Data Analytics (ICMLBDA), (2022). p1-10. https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.06515.pdf   
- Abd Aleazia, A. (2022). "taqyim alnamdhajat almawdueiat linusus alsuhuf alsaeudiat biastikhdam khawarizmiat darikaliat alkamin LDA: dirasat lughawiat hasubiatun", majalat jamieat 'Om Alquraa lieulum allughat wadiabha, (jamieat Om Alquraa), 29(2).
- Basyuni, I. (2021). "simiayiyat alsuwrat alsahufiat lileudwan ealaa ghazat mayu2021 fi almawaqie al'iikhbariat lilsuhuf alearabiat wal'ajnabiati: dirasat simiulujiatun", majalat albuhuth al'iielamiati, (jamieat Al'azhar: kuliyat Al'iielam), 59(3).1158-1220.
- Saad Tareq Daher, Ashraf Yunis Maghari, Hussam Fares Abushawish, Sentiment Analysis of Arabic Tweets on the Great March of Return using Machine Learning, Knowledge Management International Conference (KMICe), Feb (2021), p. 111-116.
- Islam Abdelkader, M. A. El-dosuky, Emotional Public Sphere: Sentiment Analysis of Audience Tweets after Shootings at Al-Noor Mosque and the Linwood Islamic Centre in New Zealand, Journal of Mass Communication Research, Issue 57, part 2, April (2021), p. 977-1002.
- Iyad Al-Agha and Osama Abu-Dahrooj, Multi-level Analysis of Political Sentiments Using Twitter Data: A Case Study of the Palestinian-Israeli Conflict, Jordanian Journal of Computers and Information Technology (JJCIT), Vol. 05, No. 03, December (2019). doi: 10.5455/jjcit.71-1562700251
- Husam Migdadi, Jordanians’ Reactions on Twitter to the "Deal of Century": An Arabic Sentimental Text Linguistic Analysis Study, Master’s degree, Yarmouk University, Faculty of Arts, Department of English Language, Jordan, (2019).
- Wael F. Al-Sarraj & Heba M. Lubbad, Bias Detection of Palestinian/Israeli Conflict in Western Media: A Sentiment Analysis Experimental Study, International Conference on Promising Electronic Technologies- IEEE Xplore, 03-04 October (2018). https://doi.org/10.1109/ICPET.2018.00024
- Wouter van Atteveldt, Tamir Sheafer, Shaul R. Shenhav, Yair Fogel-Dror, Clause Analysis: Using Syntactic Information to Automatically Extract Source, Subject, and Predicate from Texts with an Application to the 2008–2009 Gaza War, Political Analysis, vol. 25 Issue. 2, March (2017), p. 207-222. https://doi.org/10.1017/pan.2016.12
- Mahmoud Al-Ayyoub, Huda Nimer Al-Sarhan, Majd Alsoud, Mohammad AL-Smadi, Yaser Jararweh, Framework for Affective News Analysis of Arabic News: 2014 Gaza Attacks Case Study, JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE, 23(3), March (2017), p. 327-352. https://doi.org/10.1080/1369118X.2015.1070188  
- Eugenia Siapera, Graham Hunt, Theo Lyn, Gaza Under Attack: Twitter, Palestine and Diffused War, Information, Communication & Society, Vol.18, Issue. 11, March (2015), p. 1297-1319.
- Sheryl Prentice, Paul J. Taylor, Paul Rayson, Analyzing the semantic content and persuasive composition of extremist media: A case study of texts produce during the Gaza conflict, Inf Syst Front, Vol.13, (2011), p. 61–73. https://doi.org/10.1007/s10796-010-9272-y
- Singh, M, Public sentiment and opinion regarding the CARES act. Business Economics, 58(1), (2023), 24-33. https://doi.org/10.1080/21670811.2023.2291650
- Hamza, H. (2021). "tawzif tatbiqat aldhaka' alaistinaeii litahlil mashaeir mustakhdimi mawaqie altawasul alaijtimaeii fi alwaqt alfielii li'azmat jayihat fayrus kwruna", almajalat almisriat libuhuth alraay aleama, (jamieat Alqahira: kuliyat Al'iielam), 2(3). 149-202.
- Sami, R. (2021). "atijahat mustakhdimi mawaqie altawasul alaijtimaeii nahw jayihat kuruna (kufid19): tahlil min almustawaa althaani lidirasat madkhal muealajat allughat altabieiati, majalat albuhuth al'iielamiati, (kuliyat Al'iielami: jamieat Al'azhar), 56(3). 1277-1318.
- Aljiradii, J. (2022). "tahlil almashaeir aleamat fi wasayil altawasul aliajtimaeii hawl altateim dida fayrus kuruna 19 biaistikhdam qutbiat muejam VADER", majalat aleulum altarbawiat waldirasat al'iinsaniati, (jamieat Taaz fare alturbati: dayirat aldirasat aleulya walbahth alealmi), 22(4). 591-609.
- Ahmed, A. (2022). "albayanat aldakhmatu: mahiatuha wa'ahamiyatuha waeanasiru", almajalat alearabiat alduwaliat li'iidarat almaerifati, (Masr: almuasasat alearabiat li'iidarat almaerifati). 2(3).
- De Mauro, A., Greco, M., & Grimaldi, M, A formal definition of Big Data based on its essential features. Library Review, 65(3), (2016), 122-135. https://doi.org/10.1108/LR-06-2015-0061
- Dumbill, E. (2012). Making Sense of Big Data. Big Data, 1(1), 1-2. https://doi.org/10.1089/big.2012.1503
- Ward, J. S., & Barker, A Undefined by data: a survey of big data definitions. ArXiv preprint arXiv, . (2013), p. 1309.5821
- Armour, F, Introduction to big data, presentation at the symposium Big Data and Business Analytics: Defining a Framework. Center for IT and Global Economy, Kogod School of Business, American University, Washington, DC, (2012).
- Mutula, S, Big Data Industry: Implication for the Library and Information Sciences. African Journal of Library, Archives & Information Science, 26(2), (2016), 93.
- Mayer-Schönberger, V., & Cukier, K, Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think. Houghton Mifflin Harcourt, (2013).
- Williamson, B, Big data in education: The digital future of learning, policy, and practice. Sage, (2017), P30.
- Mishra, A. S, Information Professionals and Big Data. International Journal, 5(9), (2015).
- Demchenko, Y., Ngo, C., de Laat, C., Membrey, P., & Gordijenko, D, Big security for big data: Addressing security challenges for the big data infrastructure. Workshop on secure data management, (2013).
- Sharma S.P., Dr. Tiwari R. and Dr. Prasad R. “Opinion Mining and Sentiment Analysis on Customer Review Documents- A Survey, International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, (2017), pp156. Available at: https://www.ijarcce.com/upload/2017/si/ICACTRP-17/IJARCCE-ICACTRP%2030.pdf
- Muhamad, S. (2022). "tahlil mashaeir taghridat twitr 'athna' alaintikhabat alriyasiat al'amrikiat 2020 biaistikhdam 'iitar albayanat aldakhmati", almajalat almisriat libuhuth alraay aleami, (jamieat Alqahira: kuliyat al'iielami-markaz buhuth alraay aleama, 2(1).
- E. Cambria, S. Poria, A. Gelbukh and M. Thelwall, Sentiment Analysis Is a Big Suitcase Affective Computing and Sentiment Analysis, (2017), p. 74-80.
- Habibi, I. (2020)."wasim muejam earabiun litahlil alara' walmashaeiri", majalat allisan alearabii.
-Saied, M. (2023) "'akhlaqiaat khitab aljumhur alsaeudii fi mawaqie altawasul alaijtimaeii bishan alqadaya albarizati", risalat dukturat ghayr manshuratin, (jamieat Al'iimam Muhamad bin Sauid Al'iislamiati: kuliyat al'iielam walaitisali.
: https://2h.ae/NNJO
- Mohammed, Shaymaa, Al-augby, Salam, LSA & LDA topic modeling classification: comparison study on E-books, Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, Vol. 19, (2020), P.355.
- Smith, T. W, Survey-Research Paradigms Old and New, International Journal of Public Opinion Research, 25 (2), (2018), p.221. https://doi.org/10.1093/ijpor/eds040.
- Trilling, D., & Jonkman, J. G.. Scaling up Content Analysis, Communication Methods and Measures, 12(23), (2018), p.161. https://doi.org/10.1080/19312458.2018.1447655 
https://2u.pw/48YmiHi
https://2u.pw/qEDEWD6
https://2h.ae/dfLJ
https://2h.ae/ifFt
https://2h.ae/rxVC
https://2h.ae/WZXR
https://www.facebook.com/AJA.Egypt/posts/638316675149900/
https://www.facebook.com/watch/?v=893070615136088
https://2h.ae/infu