แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

A social analysis of Thailand's 2023 election through twitter feeds

Organization : Rajabhat Mahasarakham University. Faculty of Information Technology
Email : wannaporn.sa@rmu.ac.th

Organization : Rajabhat Mahasarakham University. Faculty of Information Technology
Email : songphon@rmu.ac.th
keyword: Election
LCSH: Analytics
; Twitter
; Social Media
; Sentiment Analysis
Abstract: Nowadays, it cannot be denied that social media has been in many parts of people’s lives, especially in entertainment, business and education. Public figures including politicians frequently use social platforms to connect with their audience, for example Facebook, Instagram, Tiktok and etc. One of the most commonly used is a platform called Twitter or also known as X. It is a platform that people can share their opinions in short messages. Since there is an alphabet limitation, people can deliver and receive message rapidly. It is a perfect platform that we could use to update the real-time situations for example election, emergency alert, natural disasters and etc. According to its characteristic, it can be used as a data source for social media analytics, which involves collecting and analyzing data to perform business decisions. The social media analytics has become commonplace because the number of people using social media tends to increase every second. Specifically, Twitter sentiment analysis offers a quick and inexpensive tool for monitoring and predictions. In this work, Twitter is used as a data source to monitor and predict Thailand Election in 2023 because this election highly attracts attention from Thais and international. Moreover, Twitter is a significant platform that is used to debate about political events in Thailand. The result of this election potentially indicates Thailand’s future, including economics, public health, environment, international relations and etc. Our work performs sentiment analysis to categorize the data and mainly focuses on extracting sentiment from text without considering semantic word relations and co-occurrences because it is appropriate and functional for Thai sentence analysis. Based on the result, it can be seen that Twitter plays a significant role in politics, with politicians wielding considerable influence over public perception. Comparing of the actual election result and the predicted result, this analysis demonstrates the potential for prediction precisely. The candidates with high positive sentiments have higher possibility to win the election while those with low sentiments has lower possibility.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2023
Modified: 2024-12-20
Issued: 2024-12-20
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computational Intelligence Society Thailand Chapter, King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang. School of Information Technology and Universitas Gadjah Mada. Department of Electrical Engineering and Information Technology. The 15th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE 2023) (pp.232-236) Nonthaburi : IEEE Computational Intelligence Society Thailand Chapter, 2023
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ICITEE 2023pp.232-236.pdf 534.46 KB1 2025-01-13 20:42:02
ใช้เวลา
0.028397 วินาที

Wanaporn Sarapugdi
Title Contributor Type
A social analysis of Thailand's 2023 election through twitter feeds
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wanaporn Sarapugdi;Songphon Namkhun

บทความ/Article
Songphon Namkhun
Title Contributor Type
A social analysis of Thailand's 2023 election through twitter feeds
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wanaporn Sarapugdi;Songphon Namkhun

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,433
รวม 4,434 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 62,994 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 30 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 9 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 63,034 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.188