Sentiment analysis of football tweets
| Thesis title: | Analýza sentimentu fotbalových tweetů |
|---|---|
| Author: | Kan, Damir |
| Thesis type: | Bakalářská práce |
| Supervisor: | Chudán, David |
| Opponents: | Kliegr, Tomáš |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | V digitální éře se sociální média, zejména platforma X (dříve Twitter), stala klíčovým prostorem pro veřejnou diskusi o sportu, včetně fotbalu. Tato bakalářská práce analyzuje sentiment fotbalových tweetů s cílem pochopit nálady a názory fanoušků celosvětově; zaměřuje se na Mistrovství světa ve fotbale 2022 a Mistrovství světa ve fotbale žen 2023. Použité metody zahrnují tradiční modely jako Naive Bayes a Support Vector Machines a dále pokročilé technologie jako BERT. Výsledky ukazují, že modernější technologie jsou přesnější a adaptabilnější ve vyhodnocování sentimentu. Tato práce přináší nové poznatky pro strategie zapojení fanoušků a marketing ve sportu a ukazuje potenciál technik NLP v sociálních médiích. |
| Keywords: | sociální média; X (dříve Twitter); zpracování přirozeného jazyka; analýza sentimentu; fotbal |
| Thesis title: | Sentiment analysis of football tweets |
|---|---|
| Author: | Kan, Damir |
| Thesis type: | Bachelor thesis |
| Supervisor: | Chudán, David |
| Opponents: | Kliegr, Tomáš |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | In the digital era, social media, particularly the platform X (formerly Twitter), has become a key space for public discourse about sports, including football. This bachelor's thesis analyzes the sentiment of football tweets to understand the moods and opinions of fans globally, focusing on the 2022 FIFA World Cup and the 2023 Women's World Cup. The methods used include traditional models like Naive Bayes and Support Vector Machines, and advanced technologies such as BERT. Results demonstrate that modern technologies are more precise and adaptable in evaluating sentiment. This study provides new insights for fan engagement strategies and sports marketing, and highlights the potential of NLP techniques in social media. |
| Keywords: | football; natural language processing; sentiment analysis; social media; X (formerly Twitter) |
Information about study
| Study programme: | Aplikovaná informatika |
|---|---|
| Type of study programme: | Bakalářský studijní program |
| Assigned degree: | Bc. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: | Department of Information and Knowledge Engineering |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 22. 6. 2023 |
|---|---|
| Date of submission: | 4. 5. 2024 |
| Date of defense: | 13. 6. 2024 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/84899/podrobnosti |