طرق مبتكرة لرصد اهتمامات المغرِّدين عبر «تويتر»

الاثنين - 17 فبراير 2020 مـ - رقم العدد [ 15056]

طرق مبتكرة لرصد اهتمامات المغرِّدين عبر «تويتر»

باحثو «كاوست» يطورون نموذجاً حاسوبياً يرصد تغير اهتمامات المستخدمين
  • A
  • A
تفصِّل الدكتورة زيانليان تشانغ النظرية وراء نماذجها الحوسبية
جدة: «الشرق الأوسط»

تكشف مشاركاتك على مواقع التواصل الاجتماعي الكثير عنك. وقد ابتكر باحثون من جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (كاوست)، نموذجاً حسابياً ديناميكياً يمكنه تحليل تغريدات مستخدمي موقع التواصل الاجتماعي «تويتر» بهدف تحديد اهتماماتهم، وتتبع ما يعتريها من تغيير وتطور بمرور الوقت.
توضح الدكتورة زيانليان تشانغ، الأستاذة المشاركة في علوم الحاسب الآلي بـ«كاوست» التي قادت الفريق البحثي، بأنه عندما نفهم تطور اهتمامات المستخدمين، يصبح بمقدورنا تصنيفهم إلى مجموعات، ومن ثمّ اقتراح أصدقاء وأخبار وأحداث وخدمات تناسب اهتماماتهم.
إن ابتكار نماذج حاسوبية بمقدورها تحديد الاهتمامات المتطورة لدى الناس، استناداً إلى مشاركاتهم المنشورة على مواقع التواصل الاجتماعي، مشكلة متعددة الجوانب. ويكمن التحدي الأول في فهم معنى النص المنشور، وهو مجال للبحث يُعرف باسم معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
وتقول الدكتورة تشانغ: «إن الهدف من هذا المجال جعل أجهزة الحاسب بقدر ذكاء الإنسان نفسه، فيما يتّصل بفهم اللغة، وهي واحدة من أكثر مهام الذكاء الاصطناعي صعوبة وتحدياً».
لم تحقق نماذج معالجة اللغة الطبيعية المعتمدة على قواعد، نجاحاً كبيراً في فهم الفروق اللغوية الدقيقة، بالطريقة نفسها التي يستخدم بها الإنسان الكلمات بأساليب متنوعة وابتكارية، بحيث يعتمد معنى الكلمات على السياق إلى حد كبير. وإحدى الطرق البديلة تتمثل في تطبيق تعلم الآلة لتمثيل الكلمات في فضاء دلالي، إذ توضع الكلمات المرتبطة دلالياً - مثل باريس وبكين والرياض - قريبة من بعضها. ولمعرفة اهتمامات مستخدمي «تويتر» بتحليل تغريداتهم، يكمن التحدي الثاني في تحديد المستخدمين الأفراد استناداً إلى أهم كلماتهم المحورية.
في هذا الاتجاه، ابتكرت تشانغ وفريقها نموذج إدماج يجري التعامل فيه مع الكلمات والمستخدمين معاً. وتوضح تشانغ بأن الباحثين صمموا نموذجاً ديناميكياً يدمج المستخدم مع الكلمات، ويمكنه أن يتعلم تمثيلات المستخدم والكلمات معاً على نحو ديناميكي في الفضاء الدلالي نفسه.
أجرى الباحثون تحسينات على مخرجات النموذج، بابتكار وتضمين وحدة لتنويع الكلمات المحورية المتدفقة، يمكنها تحديد الكلمات المحورية وثيقة الصلة بعضها ببعض، وإزالة البنود الزائدة عن الحاجة من قائمة أهم الكلمات المحورية. ويمكن للنموذج المطوَّر رصد مجموعة متنوعة من الاهتمامات لكل مستخدم، والتكيف مع تطور تلك الاهتمامات بمرور الوقت.
عندما اختبر الفريق نموذجهم على مجموعة من التغريدات، لاحظوا تحسناً كبيراً مقارنة بالأساليب السابقة، على حد اعتقاد تشانغ التي أشارت إلى أن هذا النموذج يتفوق في أدائه بشكل كبير على كثير من النماذج الحديثة المعتمدة على الملفات الشخصية للمستخدمين، وتضيف: «إن الفريق أنتج بالفعل نسخة جديدة من طريقتهم المعتمدة على نموذج الإدماج، إذ يجري رصد علاقات المستخدمين بعضهم ببعض، بهدف البدء في تحديد الاهتمامات المشتركة التي تجمعهم».
في الختام، تشير الدكتورة تشانغ إلى أن النموذج التالي سيكون أكثر تطوراً، وسيبني موجهات ديناميكية للدمج المشترك، بمقدورها رصد التقارب الاجتماعي بين مستخدم ومستخدم، وأهمية سمات المستخدم في الوقت نفسه.


السعودية science

الوسائط المتعددة