• شماره ركورد
    33460
  • پديد آورنده

    زهرا مقدسي سي بكي

  • عنوان
    ارائه مدل تحليل و شناسايي روندها در رسانه هاي اجتماعي مبتني بر تحليل شبكه هاي اجتماعي
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    مهندسي صنايع
  • سال تحصيل
    1403
  • تاريخ دفاع
    1403/11/30
  • استاد راهنما
    دكتر بابك اميري
  • استاد مشاور
    دكتر بابك اميري
  • دانشكده
    مهندسي صنايع
  • چكيده
    تحليل و تكامل استراتژيك هشتگ‌ها در شبكه اجتماعي اينستاگرام به‌منظور شناسايي روندهاي اجتماعي، اهميت فراواني در درك تعاملات ديجيتال و رفتار كاربران دارد. هشتگ‌ها به‌عنوان ابزارهاي كليدي در تسهيل ارتباطات آنلاين عمل مي‌كنند و مي‌توانند تأثيرات شگرفي بر شكل‌گيري و تقويت جوامع مجازي داشته باشند. از طريق بررسي دقيق الگوهاي رفتاري و ارتباطات هشتگ‌ها، به‌ويژه در زمينه تحولات فرهنگي، هنري، سياسي و ورزشي، مي‌توان بينش‌هاي ارزشمندي در خصوص نحوه تغييرات و نوسانات اين هشتگ‌ها ارائه داد و تأثيرات رويدادهاي مختلف را بر روي روندهاي اجتماعي تحليل كرد. استفاده از تكنيك‌هاي پيشرفته تحليل داده، نظير ماتريس هم رويداد و روش‌هاي شناسايي خوشه‌ها ، مي‌تواند به ساخت تصوير واضح‌تري از ساختار اجتماعي و روابط ميان هشتگ‌ها كمك كند. تحليل چگالي و مركزيت خوشه‌ها، به كشف نقاط كليدي تأثيرگذار و نقش آن‌ها در تعاملات اجتماعي منجر مي‌شود. همچنين، انجام تحليل تكاملي موضوعات از هشتگ‌ها مي‌تواند روشن كند كه چه زماني هر خوشه ظهور يافته، اوج گرفته و يا افول كرده است. اين مطالعه به‌ويژه بر تأثير رويدادهاي مختلف بر روندهاي اجتماعي تأكيد دارد و مي‌تواند به شناسايي و پيش‌بيني رفتارهاي اجتماعي در فضاي ديجيتال كمك كند. با تأكيد بر قدرت تجزيه و تحليل داده‌ها براي درك تعاملات انساني در بسترهاي اجتماعي، اين تحقيق به توانايي‌هاي عملي و نظري در تحليل رفتارهاي آنلاين افزوده و بينشي عميق‌تر از چگونگي تعاملات در شبكه‌هاي اجتماعي و تأثير هشتگ‌ها بر روندهاي اجتماعي ارائه مي‌دهد. از اين رو، نتايج اين مطالعه مي‌تواند به عنوان مبنايي براي پژوهش‌هاي آينده در زمينه رسانه‌هاي اجتماعي و توسعه استراتژي‌هاي ارتباطي مؤثرتر در دنياي ديجيتال مورد استفاده قرار گيرد.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1404/03/20
  • عنوان به انگليسي
    Presenting a model for analyzing and identifying trends in social media based on social network analysis
  • تاريخ بهره برداري
    2/18/2026 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    زهرا مقدسي سي بكي

  • چكيده به لاتين
    The strategic analysis and evolution of hashtags on Instagram to identify social trends is of great importance in understanding digital interactions and user behavior. Hashtags act as key tools in facilitating online communication and can have a significant impact on the formation and strengthening of virtual communities. By closely examining the behavioral patterns and connections of hashtags, especially in the context of cultural, artistic, political, and sports developments, valuable insights can be provided about how these hashtags change and fluctuate and the effects of various events on social trends can be analyzed. Using advanced data analysis techniques, such as co-occurrence matrices and cluster identification methods, can help build a clearer picture of the social structure and relationships between hashtags. Analyzing the density and centrality of clusters leads to the discovery of key influential points and their role in social interactions. Also, conducting an evolutionary analysis of hashtag topics can shed light on when each cluster emerged, peaked, or declined. This study specifically emphasizes the impact of different events on social trends and can help identify and predict social behaviors in the digital space. By emphasizing the power of data analytics to understand human interactions in social contexts, this research adds to the practical and theoretical capabilities in analyzing online behaviors and provides deeper insights into how interactions on social networks and the impact of hashtags on social trends. Hence, the results of this study can be used as a basis for future research in the field of social media and the development of more effective communication strategies in the digital world.
  • كليدواژه هاي فارسي
    هشتگ، , شبكه هاي اجتماعي، , تحليل دايناميك، , تكامل موضوعي، , تشخيص جوامع
  • كليدواژه هاي لاتين
    Hashtag , social networks , dynamic analysis , topic evolution , community detection
  • Author
    Zahra Moghaddasi Sibaki
  • SuperVisor
    Dr. Babak Amiri