توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة لمشاعر المغردين في الشبكات الاجتماعية تجاه مونديال كأس العالم 2022

Mohammad Ali alquaary; Abdalrhman Alquaary

doi:10.35516/Hum.2026.8995

المؤلفون

Mohammad Ali alquaary قسم الصحافة والإعلام الجديد، كلية الاعلام والاتصال، جامعة الإمام محمد بن سعود الإسلامية، الرياض، السعودية https://orcid.org/0009-0005-8195-0052
Abdalrhman Alquaary هندسة نظم معلومات، كلية علوم الحاسب والمعلومات، جامعة سكاريا، سكاريا، تركيا https://orcid.org/0000-0002-8105-4101

DOI:

https://doi.org/10.35516/Hum.2026.8995

الكلمات المفتاحية:

الذكاء الاصطناعي، تحليل الشبكات الاجتماعية، تحليل المشاعر، نمذجة الموضوع، البيانات الضخمة، كأس العالم قطر2022.

الملخص

الأهداف: التعرف على توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة في الشبكات الاجتماعية تجاه مونديال كأس العالم 2022، في منصة إكس، من خلال منهج المسح، وأداة تحليل الشبكات الاجتماعية.

المنهجية: قدمت الدراسة تحليلًا وافياً للمشاعر والموضوعات التي نوقشت على منصة إكس خلال ثلاث فترات زمنية قامت عليها الدراسة (قبل فعاليات مونديال كأس العالم، وأثناء المونديال، وبعد المونديال) حيث جُمعت مجموعة بيانات ضخمة تجاوزت (٨.٥) مليون تغريده، جُمعت باستخدام (8) هاشتاجات مرتبطة بالحدث الرياضي العالمي، وتم تحليلها باستخدام تقنيات متقدمة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، بما في ذلك تحليل المشاعر ونمذجة الموضوع.

النتائج: كشفت النتائج تحولًا إيجابيًّا كبيراً من الفترة الأولى إلى الفترة الثالثة للدراسة بنسبة (43.87%)، مع انخفاض مماثل في المشاعر السلبية بنسبة (-13.51%). وتسلط هذه التحولات الضوء على التنفيذ الناجح لكأس العالم، وتزايد الرضا والتصورات الإيجابية بين المستخدمين، كما يتضح من تزايد المشاعر الإيجابية وانخفاض المشاعر السلبية تجاه موضوع كأس العالم ككل.

الخلاصة: حُللت البيانات الضخمة بكفاءة عالية ودقيقة لاستكشاف التحولات في المشاعر والموضوعات المطروحة للنقاش خلال فعاليات المونديال، إلى جانب تقييم دور استضافة قطر وتأثيرها على المشاعر العالمية، إذ كان هذا الحدث البارز قد أدى إلى تحولات ملموسة في استجابات الناس العاطفية تجاه العرب، مع التركيز بشكل خاص على الدولة المضيفة لمونديال كأس العالم 2022.

التنزيلات

بيانات التنزيل غير متوفرة بعد.

المراجع

Abdel Azim, T. (2019). Measuring students' perception of the role of Saudi media in raising awareness of local cultural heritage. Journal of Humanities and Social Sciences, University of Hail, 3(8).

AbdelAziz, F. M. (2023). Political employment of hate speech in sports coverage: Case study of Qatar 2022 World Cup. Journal of Mass Communication Research, 64, 1697-1724.

Abdul Mohsen, M. (2023). Processing infographic journalism on online websites for sports events: A case study of the 2022 FIFA World Cup. Beni Suef Journal of Education and Sports Sciences, 6(11).

Al-Badawi, T. (2019). New media theories (1st ed.). Al-Rushd Publishing and Distribution.

Al-Hout, M. (2023). Coverage of Al Jazeera News Channel on the 2023 World Cup: An analytical study (Unpublished Master's thesis). Middle East University, Amman, Jordan.

Al-Shahri, M. (2024). Ethics of public discourse in Saudi social media regarding prominent issues (Unpublished PhD dissertation). Imam Muhammad bin Saud Islamic University, Riyadh, Saudi Arabia.

Azzalini, A., & Scarpa, B. (2012). Data analysis and data mining: An introduction. Oxford University Press.

Barbieri, F., Anke, L. E., Camacho-Collados, J., & et al. (2022). XLM-T: Multilingual language models in Twitter for sentiment analysis and beyond. Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference, Marseille, France.

Barbieri, F., Camacho-Collados, J., Neves, L., & et al. (2020). TWEETEVAL: Unified benchmark and comparative evaluation for tweet classification. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020, 1644–1650. Association for Computational Linguistics.

Barbieri, F., Camacho-Collados, J., Neves, L., & et al. (2020). TWEETEVAL: Unified benchmark and comparative evaluation for tweet classification. Association for Computational Linguistics, Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020, 1644–1650.

Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993-1022.

Brannagan, P. M., & Reiche, D. (2022). The controversial games: Responses to Qatar’s 2022 World Cup. In Qatar and the 2022 FIFA World Cup (pp. xx-xx). Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96822-9_4

Devlin, J., Chang, M., Lee, K., & et al. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), Minneapolis, Minnesota.

Faisal, A., & Hamdi, M. (2023). The French image and the 2022 World Cup in Qatar: An analytical reading of a sample of French newspapers. Arab Future Magazine, 529.

Grootendorst, M. (2022). BERTopic: Leveraging BERT and c-TF-IDF to create easily interpretable topics. arXiv preprint arXiv:2007.03788.

Haddad, A. (2022). Coverage of the New York Times website on the Qatar 2022 World Cup. Egyptian Journal of Public Opinion Research, No. 2, Part 2.

Inoue, G., Alhafni, B., Baimukan, N., & et al. (2021). The interplay of variant, size, and task type in Arabic pre-trained language models. WANLP 2021 - 6th Arabic Natural Language Processing Workshop, Kyiv, Ukraine.

Kumar, S., Morstatter, F., & Liu, H. (2014). Twitter data analytics. Springer.

Kwak, H., Lee, C., Park, H., & et al. (2010). What is Twitter, a social network or a news media? In Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web (WWW '10). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA.

Naskar, D., Mokaddem, S., Rebollo, M., & et al. (2016). Sentiment analysis in social networks through topic modeling. In 10th Conference on International Language Resources and Evaluation (LREC'16), Valencia, Spain.

Nisyah, C., & Sayuti, S. A. (2023). Formation of a positive image through FIFA policy in Qatar 2022 on online news media (Model Teun A Van Dijk). International Journal of Multidisciplinary Research and Analysis, 6(8), 3484-3489.

Refaat, M. (2018). Public opinion in virtual reality and the power of virtual mobilization (1st ed.). Al-Arabi Publishing and Distribution.

Sawwan, F. (2016). Scientific research – Concepts – ideas – methods and processes (1st ed.). Ibn Al-Nazir Publishing and Distribution.

Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2020). Analytics, data science & artificial intelligence: Systems for decision support. Pearson Education, Inc.

Siddiqui, S., & Singh, T. (2016). Social media: Its impact with positive and negative aspects. International Journal of Computer Applications Technology and Research, 5(2), 71-75.

Van Der Hulst, R. C. (2019). Introduction to network analysis (SNA) as an investigative tool. Springer Science and Business Media, 12, 104-105.

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., & et al. (2017). Attention is all you need. 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, USA.

Zaki, W. (2015). Social network theory: From ideology to methodology. Arab Forum for Social and Human Sciences. Retrieved from https://socio.yoo7.com/t3886-topic