prikaz prve stranice dokumenta Kvantitativna analiza odnosa između izražavanja zahvalnosti i oprosta i osjećaja korisnika na društvenim mrežama
No public access
undergraduate thesis
Kvantitativna analiza odnosa između izražavanja zahvalnosti i oprosta i osjećaja korisnika na društvenim mrežama
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. urn:nbn:hr:168:112802
Hitl, Mateo
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Hitl, M. (2023). Kvantitativna analiza odnosa između izražavanja zahvalnosti i oprosta i osjećaja korisnika na društvenim mrežama (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:112802

Hitl, Mateo. "Kvantitativna analiza odnosa između izražavanja zahvalnosti i oprosta i osjećaja korisnika na društvenim mrežama." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:112802

Hitl, Mateo. "Kvantitativna analiza odnosa između izražavanja zahvalnosti i oprosta i osjećaja korisnika na društvenim mrežama." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:112802

Hitl, M. (2023). 'Kvantitativna analiza odnosa između izražavanja zahvalnosti i oprosta i osjećaja korisnika na društvenim mrežama', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 01 January 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:112802

Hitl M. Kvantitativna analiza odnosa između izražavanja zahvalnosti i oprosta i osjećaja korisnika na društvenim mrežama [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2023 [cited 2025 January 01] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:112802

M. Hitl, "Kvantitativna analiza odnosa između izražavanja zahvalnosti i oprosta i osjećaja korisnika na društvenim mrežama", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2023. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:112802

Metadata
TitleKvantitativna analiza odnosa između izražavanja zahvalnosti i oprosta i osjećaja korisnika na društvenim mrežama
Title (english)Quantitative analysis of the relationship between expressing gratitude and forgiveness and user sentiment on social media
AuthorMateo Hitl
MentorMarina Bagić Babac (mentor)
Committee memberMarina Bagić Babac (predsjednik povjerenstva)
Committee memberLjiljana Brkić (član povjerenstva)
Committee memberKristijan Poje (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2023-06-29, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Ovaj završni rad istražuje odnos između izražavanja zahvalnosti i oprosta u objavama na Twitteru i ukupnog osjećaja u objavama korisnika. Hipoteza pretpostavlja da će korisnici koji često izražavaju zahvalnost ili opraštanje pokazati više pozitivnih osjećaja u svim objavama tijekom promatranog razdoblja, u usporedbi s onima koji te emocije izražavaju rjeđe. Za testiranje hipoteze koristit će se analiza sentimenta i statističko zaključivanje. Dodatno, algoritmi za modeliranje tema koristit će se za identifikaciju i procjenu korelacije između izražavanja zahvalnosti i oprosta i različitih tema. Rezultati ovog rada mogu informirati buduća istraživanja o tome kako izražavanje zahvalnosti i oprosta može utjecati na osjećaje i komunikaciju na internetu.
Abstract (english)
This thesis explores the relationship between expressing gratitude and forgiveness in Twitter posts and the overall sentiment of user posts. The hypothesis posits that users who frequently express gratitude or forgiveness will exhibit more positive sentiment in all posts during the observed period, compared to those who express these emotions less often. To test the hypothesis, sentiment analysis and statistical inference will be utilized. Additionally, topic modelling algorithms will be employed to identify and assess the correlation between expressing gratitude and forgiveness and various topics. The findings of this study can inform future research on how expressing gratitude and forgiveness can affect online sentiment and communication.
Keywords
Keywords (english)
Languageenglish
URN:NBNurn:nbn:hr:168:112802
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-07-13 10:05:54