| Thesis title: |
Předpověď virality zpráv na sociálních médiích |
| Author: |
Luu, Tran Huy |
| Thesis type: |
Bakalářská práce |
| Supervisor: |
Kliegr, Tomáš |
| Opponents: |
Sýkora, Lukáš |
| Thesis language: |
Česky |
| Abstract: |
Tato bakalářská práce se zabývá predikcí virality příspěvků na sociálních sítích, se zaměřením na platformu Reddit. Porozumění virálnosti je klíčové pro novináře, marketéry a tvůrce obsahu, kteří se snaží maximalizovat svůj dosah a ovlivnit veřejnou diskusi. Hlavním cílem je objevit akční pravidla, která mohou zlepšit úspěšnost příspěvků na Redditu na základě klíčových charakteristik, jako jsou vlastnosti titulku, emoční tón, načasování a doména článku. V práci zpracováváme a analyzujeme historická data z datové sady Pushshift Reddit Dataset za účelem identifikace vzorců a vytvoření praktických poznatků. Zjištění přispívají k hlubšímu pochopení online sociální dynamiky. |
| Keywords: |
predikce virality; Reddit; analýza sociálních médií; modelování obsahu; datová věda |
| Thesis title: |
Predicting the virality of social media news articles |
| Author: |
Luu, Tran Huy |
| Thesis type: |
Bachelor thesis |
| Supervisor: |
Kliegr, Tomáš |
| Opponents: |
Sýkora, Lukáš |
| Thesis language: |
Česky |
| Abstract: |
This thesis investigates the virality of posts and its prediction on social media, focusing specifically on Reddit. Understanding virality is crucial for journalists, marketers, and content creators seeking to maximize their outreach and influence public discourse. The primary goal is to discover Action Rules to improve the success of Reddit posts based on key characteristics, including headline attributes, emotional tone, timing, and content domains. In this thesis we process and analyze historical data from the Pushshift Reddit Dataset to identify patterns and create actionable insights. The findings contribute to a broader understanding of online social dynamics. |
| Keywords: |
virality prediction; Reddit; social media analysis; content modeling; data science |
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: |
19. 7. 2024 |
| Date of submission: |
12. 5. 2025 |
| Date of defense: |
2025 |
Files for download
The files will be available after the defense of the thesis.