For more on attempts to use Twitter to make out-of-sample generalizations about voters, especially the case from the 2009 German election, see Jungherr (2013) and Jungherr (2015). Subsequent to the work of Tumasjan et al. (2010) researchers around the world have used fancier methods—such as using sentiment analysis to distinguish between positive and negative mentions of the parties—in order to improve the ability of Twitter data to predict a variety of different types of elections (Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, chap. 7.). Here’s how Huberty (2015) summarized the results of these attempts to predict elections:
မဲဆန္ဒရှင်အကြောင်းကို Out-of-နမူနာယေဘုယျစေရန်တွစ်တာသုံးစွဲဖို့ကြိုးစားမှု, 2009 ဂျာမန်ရွေးကောက်ပွဲကနေအထူးသဖြင့်အမှုအပေါ်ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Jungherr (2013) နှင့် Jungherr (2015) ။ ၏လုပျငနျးမှနောက်ဆက်တွဲ Tumasjan et al. (2010) ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိသုတေသီများပါတီများ-in ကိုရွေးကောက်ပွဲများအမျိုးမျိုးအမျိုးမျိုးခန့်မှန်းဖို့တွစ်တာအချက်အလက်များ၏စွမ်းရည်ကိုတိုးတက်စေရန်အလို့ငှာ၏ဖျောပွထားသ fancier နည်းလမ်းများ-ထိုကဲ့သို့သောအပြုသဘောနှင့်အပျက်သဘောအကြားခွဲခြားရန်စိတ်ဓါတ်များခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသုံးပြီးအဖြစ်အသုံးပြုခဲ့ကြ (Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, chap. 7.) ။ ဤတွင်ကိုဘယ်လိုဖွင့် Huberty (2015) ရွေးကောက်ပွဲတွေကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့ကဤကြိုးစားမှု၏ရလဒ်များကိုအကျဉ်းချုပ်: