إنتاج نظام في جامعة البحرين للتفريق بين التغريدات الأصيلة والتطفلية على “تويتر”

وظفت طالبة بجامعة البحرين في بحث تقني نظاماً يعمل على تصنيف التغريدات في تطبيق تويتر إلى “تطفلية” وأخرى “أصيلة”. وأكدت أن النظام أسهم في تصنيف حوالي 15 ألف تغريدة، ونتج عن ذلك دقة وصول للتغريدات الأصيلة بنسبة بلغت 99.8% فيما بلغت دقة تصنيف التغريدات التطفلية 91%.

وأوضحت الدراسة التي أعدتها الطالبة حوراء علي العصفور لاستكمال متطلب الماجستير في تقنية المعلومات، أن التغريدات التطفلية تنتشر بكثافة إذا ما وسمت بأحد الوسومات الرائجة حيث تصل 

للمستخدمين بشكل متكرر كلما تصفحوا المعلومات المتوفرة في هذا الوسم. وبحسب عينة من التغريدات العربية الموسومة بوسوم رائجة وأصيلة، شكلت التطفلية 6.1% مما يتم نشره .

وقالت الطالبة العصفور إن الدراسة تهدف إلى الكشف عن التغريدات التطفلية بواسطة تحليل تركيبة التغريدة والنص المكتوب، مشيرة إلى أن هذه المنهجية لا تشترط أن يكون حساب المغرد نشطاً لكي تصنف أي من تغريداته بالتطفلية أو يوسم حسابه بالتطفلي.

واستخدمت الطالبة نحو 14849 من التغريدات العربية، وعملت على تصنيفها يدوياً لتشكل أساساً لاختيار التغريدات التي تعد موسومة بوسم رائج في منطقة الخليج العربي، وقامت بمعالجتها بواسطة تقنيات معالجة النص لاستخلاص الصفات المتعلقة بغير المرغوبة، ليتمكن تمييزها آلياً بالاعتماد على هذه الأداة.