Analyse des tendances dans les réseaux sociaux

Abstract

La propagation rapide des réseaux sociaux connaît une croissance croissante de son impact sur divers aspects de la vie, y compris l'enseignement universitaire. Avec l'utilisation croissante de ces plates-formes par les étudiants universitaires algériens pour obtenir des nouvelles et des informations sur l'étude et la vie universitaire, il est devenu nécessaire de comprendre leurs tendances et leurs opinions de manière scientifique et méthodologique. Le présent projet de recherche s’insère dans le domaine du traitement automatique de la langue (NLP) et de l’intelligence artificielle (AI). Nous avons utilisé des approches avancées de l'apprentissage automatique et plus particulièrement de l’apprentissage profond pour l'analyse des données recueillies à partir des réseaux sociaux concernant des textes relatives aux sujets courants qui intéressent les étudiants universitaires. Pour la classification, nous avons utilisé le modèle de langue BERT. Le résultat de ce projet comprend un outil efficace et puissant pour analyser les tendances et des opinions sur les sujets abordés par les étudiants sur les réseaux sociaux, contribuant ainsi à renforcer la communication entre les universités et les étudiants.

The rapid proliferation of social networks has led to a growing impact on various aspects of life, including university education. With the increasing use of these platforms by Algerian university students to obtain news and information about study and university life, it has become necessary to understand their trends and opinions in a scientific and methodological manner. This research project falls within the field of Natural Language Processing (NLP) and Artificial Intelligence (AI). We have used advanced machine learning approaches, and more particularly deep learning, for the analysis of data collected from social networks concerning texts related to current topics of interest to university students. For classification, we used the BERT language model. The outcome of this project includes an effective and powerful tool for analyzing trends and opinions on the topics discussed by students on social networks, thus contributing to strengthening communication between universities and students.