Home · General · Tips and Tricks · Education Others

Keisengan Mengisi Akhir Pekan dengan “Sentiment Analysis and Text Mining on Face App Using Bayesian Belief Network Algorithm”

Berbicara topik Data Science tidak terlepas dari Machine Learning. Topik riset data science semakin ‘ngetren’ bagi para peneliti bidang keahlian Machine Learning. Apalagi dengan meningkatnya dan mendominasinya media sosial dalam hampir setiap aktivitas kehidupan sehari-hari. Peneliti harus jeli memahami kekuatan dan potensi yang dapat ditawarkan oleh perkembangan teknologi yang saling berkait. 

Baru-baru ini media sosial dihujani status penggunanya tentang aplikasi Face App. Hampir sepekan ini, dinding Facebook dan sosial media lainnya penuh dengan foto-foto berwajah tua. Gambar dengan wajah menua tersebut adalah hasil dari aplikasi FaceApp yang sukses menjadi viral dan trending topic di seluruh dunia. Di sisi lain, status tentang aplikasi Face App dituding tidak aman dan perlu dihindari juga banyak ditemukan di media sosia.

Oleh karena itu, saya tertarik ‘hanya iseng’ melakukan penambangan opini tentang penggunaan Face App ini. 
Apakah pengguna media sosial beropini “postif” atau “negatif” terhadap FaceApp? 
Saya telah men-generate berbagai status dari 15,000 pengguna twitter dalam bahasa Inggris.
Apakah bisa menggunakan status yang berbahasa Indonesia?
Bisa tetapi skop yang saya inginkan adalah global. Agar opini yang ditambang lebih menghasilkan knowledge, maka saya juga menggabungkannya dengan text mining dan Algoritma Bayesian Belief Network dengan belief dan posterior di atas 4%. Maka beginilah hasilnya: 

Hasil opini 15,000 pengguna media sosial terhadap Aplikasi 'Face App'

Ternyata lebih banyak pengguna media sosial di seluruh dunia beropini Negatif terhadap aplikasi Face App, yaitu sebesar 55%. Kemudian saya lanjutkan dengan text mining dan Algoritma Bayesian Belief Network maka perkataan 'tua' mendominasi yaitu 14%. Menariknya saya menemukan beberepa perkataan yang mungkin berkonotasi negatif seperti: 'khawatir', 'masalah' dan 'masalah privasi'. 'Rusia' juga disebut sebanyak 4%, dan perkataan iPhone sebesar 13% seperti gambar di bawah ini"
Hasil penambangan teks pada opini 15,000 pengguna twitter menggunakan algoritma Bayesian Belief Network

Nah bagaimana tafsiran rekan-rekan dengan beberapa teks yang muncul dalam opini dari 15,000 pengguna tersebut? Bagi yang ingin data mentahnya silahkan kontak saya, termasuk yang ingin kolaborasi bersama untuk menyempurnakan “riset iseng” saya ini :)


Dr. Rahmad Kurniawan, ST., MIT.
  • Dosen Teknik Informatika UIN Suska Riau
  • Peneliti di Center For Artificial Intelligence Technology (CAIT) Malaysia
 

Artikel keren lainnya:

Belum ada tanggapan untuk "Keisengan Mengisi Akhir Pekan dengan “Sentiment Analysis and Text Mining on Face App Using Bayesian Belief Network Algorithm”"

Post a Comment