Subsequently, other 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, Ch. 7.). Here’s how Huberty (2015) summarized the results of these attempts to predict elections:
နောက်ပိုင်းတွင်, ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိအခြားသုတေသီများပါတီများအတွက်ရွေးကောက်ပွဲအမျိုးမျိုးအမျိုးမျိုးခန့်မှန်းရန် Twitter ကိုအချက်အလက်များ၏စွမ်းရည်ကိုတိုးတက်စေရန်အလို့ငှာ၏ဖျောပွထားသ fancier နည်းလမ်းများ-ထိုကဲ့သို့သော positive နဲ့ negative အကြားခွဲခြားနိုင်ဖို့စိတ်ဓါတ်များခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသုံးပြီးအဖြစ်အသုံးပြုခဲ့ကြ (Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, Ch. 7.) ။ ဒီနေရာမှာဘယ်လိုင် Huberty (2015) ရွေးကောက်ပွဲကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့ကဤကြိုးစားမှု၏ရလဒ်များကိုအကျဉ်းချုပ်: