Name-entity recognition

1. BAJNOKOK LIGÁJA
DÖNTŐ
2013.05.25.
Twitter-elemző
2013. 05. 27.www.opinhu.hu

2. OPINHU – Twitter-elemző
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
Mit vizsgálunk?
 Mivel foglalkozik a Twitter - közösség?
 Események és reakciók „Real-time” követése…
 Kit – Kivel – Miért említenek a Twitteren?
 Személyek – Helyek – Szervezetek követése…
 Milyen gyorsan terjed egy hír?
 Hírek megjelenésének és lecsengésének követése…

3. Bajnokok Ligája Döntő -2013.05.25.
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
Mit vizsgálunk?
 Entitások népszerűsége
 Esemény
 Helyszín,
 Résztvevő csapatok,
 Résztvevő csapatok kiemelkedő játékosai,

4. „Wembley” – A helyszín
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
Egész nap az átlagosnál magasabb az említés, meccs elején és végén kiugró, majd folyamatosan lecseng.

5. „Champions League” – Az esemény
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
A meccs kezdetekor a legmagasabb az entitás említése, majd a mérkőzés folyamán folyamatosan csökken.

6. Bajnokok Ligája Döntő -2013.05.25.
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
A csapatok említései a Twitterezők körében
Mit vizsgálunk?
 Ki a népszerűbb?
 Említések alakulása a mérkőzés alatt,
 Legmagasabb említésszámok,
 Említések egymáshoz viszonyított aránya
Hogyan vizsgáljuk?
 Idősoros grafikonos megjelenítés a kiválasztott
entitásra, a maximális említésszámokkal

7. „Bayern München” – A csapatok
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
A mérkőzés időszakában az előzményekhez képest magasan megugró az említésszám,
az akciók és a gólok időpontját követően az említések megugranak, a csúcspont a győzelem,
a mérkőzés után egy órával az említésszám visszaáll a „”normál szintre.

8. „Borussia Dortmund” – A csapatok
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
A mérkőzés időszakában az előzményekhez képest magasan megugró az említésszám,
az akciók és a gól időpontját követően az említések megugranak, a csúcspont a meccs vége,
a mérkőzés után egy órával az említésszám visszaáll a „”normál szintre.

9. Bajnokok Ligája Döntő -2013.05.25.
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
Legnépszerűbb entitások a mérkőzés alatt
Mit vizsgálunk?
 Ki a népszerűbb?
 Két csapat említéseinek alakulása,
 Megjelenő játékosok említéseinek alakulása,
 Említések egymáshoz viszonyított aránya
Hogyan vizsgáljuk?
 Összesítő szófelhők a legnépszerűbb entitások
említésszámaival
 Grafikonos megjelenítés az adott entitás említésszám
változásáról

10. Az esemény – a kezdés
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
A mérkőzés kezdetekor a két csapat említései közel azonosak, a népszerűségi lista élén állnak,
a helyszín az 5. legnépszerűbb entitás a Twitterezők körében ebben az időpontban.

11. Az esemény – a félidő
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
A mérkőzés félidejében már a Bayern München a népszerűbb, megjelennek az akciókban
résztvevő játékosok nevei, a helyszín változatlanul az 5 legnépszerűbb entitás között van.

12. Az esemény – a meccs vége
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
A mérkőzés végére a Bayern München egyértelműen vezeti a népszerűségi listát
a játékosok (Ribéry, Robben, Dante, Reus), stb. az eseményeknek megfelelően kapnak helyet.

13. Legnépszerűbb játékosok - Ribéry
2013. 05. 27.www.opinhu.hu

14. Legnépszerűbb játékosok - Robben
2013. 05. 27.www.opinhu.hu

15. Gólszerzők- Mandzukic
2013. 05. 27.www.opinhu.hu

16. Gólszerzők- Gündogan
2013. 05. 27.www.opinhu.hu

17. OPINHU – Twitter-elemző
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
Az elemzések az OPINHU
 Twitter- hírkövető
 Twitter - elemző és
 Twitter – megjelenítő
alkalmazásaival készültek.
Bővebb információ a www.opinhu.hu oldalon olvasható.

18. K É S Z Í T E T T E :
L . F E H É R K ATA L I N
G E O X . K F T
2013. 05. 27.www.opinhu.hu
www.opinhu.hu