Гадание на информационном шуме

[mel26]

В основу заложены довольно очевидные истины.
В сравнении с HSX основным отличием является источник информации — игра или Twitter.
Но тенденция на лицо: Twitter — очень точный в силу большой репрезентативности выборки и быстрый в силу формата инструмент для определения общественного мнения на ту или иную тему.

[skf]

Я думаю в твиттере просто более релевантная выборка (ну не каждый второй же в эту онлайн игру играет). Если собрать мнение по соцсетям будет ещё более точный прогноз.

Это ведь на грани суммирования прогноза по каждому конкретному потребителю…

[kosiakk]

Рис.2 надо в логарифмических шкалах рисовать.
тогда прямая линия сохранится, но будет значительно удобнее смотреть рисунок

если пришлёте исходные данные — помогу

[Tigger]

К сожалению у меня нет исходных данных, я эту работу нашел в открытом доступе. Конечно, можно попросить у коллег, но к тому времени, как они ответят, мы все скорее всего забудем об этом рисунке)

[anarleen]

Азимов уже давно это предсказал.

[mkdotam]

Зеленый фильм лучше чем красный, в смысле не такая попса (о;

[Tigger]

Можно даже сказать «ровный фильм» :) А про красный можно подумать, что в первые выходные всю активность делала реклама и твиты вроде «ну наконец-то я иду на этот фильм, расскажу как это было потом!», а во вторые — твиты вроде «снова сходил на этот фильм, потащила подруга. Ну и фигня же, ей богу!».

[Donskoy]

> Научив пакет автоматически распознавать настроение каждого твита о фильме (позитивное, нейтральное, негативное) с точностью 98%…

Достичь точности 98% в sentiment analysis, пускай и для очень ограниченной задачи — это уже огромное достижение.