Browsing by Author "Soop, Oliver"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Eesti sotsiaalmeedia RSS voogude roomaja
    (Tartu Ülikool, 2012) Soop, Oliver; Küngas, Peep; Kull, Meelis; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
    Bakalaureusetöö raames valmis kaks roomajat eesti keelse sotsiaalmeedia roomamiseks. Töös on kirjeldatud roomajate algoritmiline ülesehitus ning samuti antud hinnang roomajate efektiivsusele läbitud eksperimendi põhjal. Rakendused leiavad kasutust Tartu Ülikooli eesti keele uurimisgrupi töös.
  • Thumbnail Image
    Item
    Kohalikud informatsiooni levimise mustrid sotsiaal- ja tavameedias: Eesti kontekst
    (2014) Soop, Oliver; Küngas, Peep
    Paljud ettevõtted ja inimesed hindavad kõrgelt informatsiooni väärtust ja seda on eelkõige hakatud hindama viimase kümnekonna aasta jooksul. Tänu sellele on tekkinud ka huvi, kuidas info levib erinevates struktureeritud võrgustikes. Avaldatud on mitmeid teadustöid, mis uurivad informatsiooni levimist ühes reaalse elu võrgustikus nagu näiteks Facebooki postitused, Twitteri tweetid, Blogspoti blogikanded jne. Suuresti on need uurimused keskendunud ühele võrgustikule, mis ei hõlma kogu võrgu dünaamikat ja samuti välist mõju info levimisele. Samas on lähiminevikus avaldatud ka teadustöid, mis hõlmavad mitut erinevat võrgustiku ja analüüsivad välist mõju informatsiooni levimisele. Käesoleva töö eesmärk on lähemalt uurida informatsiooni levimise mustreid võrgustikus, mis hõlmab erinevaid reaalelu võrgustike, kasutades selleks topoloogilisi ja aja mustreid. Topoloogiliste mustrite analüüsimiseks on kasutatud võrgustikus sagedalt levivate alamgraafide leidmise algoritme, aja mustreid uuritakse ajaseeriate klasterdamise teel. Töös kasutatud andmestik on kogutud Eesti uudismeediast - artiklid ja nende kommentaarid ning sotsiaalmeedia kanalitest, Twitterist ja Facebook-ist. Selle andmestiku põhjal loodi seosed eritüüpi andmeobjektide vahel, mille põhjal loodi võrgustik, mida kasutada edasiseks uurimiseks. Aja mustrid viitavad väga kiirele info levimisele antud võrgustikus, topoloogilised mustrid näitavad uudismeedia artiklite ja Facebook-i postituste suurt mõju info levimises. Töö tulemusi on võimalik rakendada küberkaitses, online turunduses ja kampaania haldamises, samuti ka mõjuvõimu hindamisel - kindlasti leiaks tulemused rakendust ka teistes valdkondades.