Comment pouvez-vous trouver et donner un sens aux opinions et aux émotions dans la grande quantité de textes sur les réseaux sociaux ? Les recherches de Kostiantyn Kucher aident à visualiser, par exemple, les opinions publiques sur les questions politiques dans les tweets au fil du temps. À l'avenir, l'analyse et la visualisation des sentiments et des positions pourraient contribuer à des tâches telles que la détection des discours de haine et des fausses nouvelles.

Notre société s'appuie sur la langue et le texte pour exprimer nos pensées, échanger des avis, et acquérir de nouvelles connaissances. Mais avec autant de données textuelles produites de nos jours, notamment sur les réseaux sociaux, il est impossible de tout lire manuellement. Dans sa thèse en informatique à l'Université Linnaeus, Kostiantyn Kucher a cherché une solution à ce problème.

"Ma recherche montre comment on peut enquêter et donner un sens aux opinions et aux émotions dans des collections de données textuelles en combinant des méthodes d'exploration de texte informatisées et des représentations visuelles interactives, C'est, types spéciaux de tableaux et de graphiques, " dit Kostiantyn Kucher.

Dans le cadre d'un projet de recherche appelé StaViCTA, Kostiantyn et ses collègues ont fourni des navigateurs de sondages en ligne qui sont maintenant utilisés par les chercheurs, pratiquants, et les étudiants intéressés par la visualisation de texte (textvis.lnu.se et sentimentvis.lnu.se). Ils ont conçu et mis en œuvre plusieurs approches d'analyse visuelle qui ont aidé leurs collaborateurs en linguistique et en linguistique informatique dans leurs recherches sur l'analyse des positions.

Les approches présentées dans la thèse peuvent être appliquées dans la recherche académique, l'intelligence d'entreprise, veille sur les réseaux sociaux, et le journalisme. Outre les textes sur les réseaux sociaux, ces approches peuvent également être utilisées pour visualiser la position dans les livres et les rapports commerciaux, par exemple.

"À l'avenir, l'analyse et la visualisation des sentiments et des positions pourraient contribuer à des tâches telles que la détection des discours de haine et des fausses nouvelles, amélioration et adaptation des interfaces utilisateurs graphiques dans les logiciels et applications web, et représentation visuelle des modèles utilisés par les agents d'intelligence artificielle, " conclut Kostiantyn Kucher.