Opini publik di Internet terwakili dengan social media seperti Twitter, Facebook, Instagram yang bersifat personal, juga di forum diskusi yang mengedepankan pendapat tentang berbagai hal. Selain ini dengan adanya news online, pendapat publik banyak bisa dibaca di komentar-komentar berita online. Cara pengambilan opini ini akan berbeda dengan pengambilan berita sendiri karena opini sifatnya dinamis, tidak seperti beritanya sendiri yang sekali terbit. IPA (Intelligence Perception Analysis) melakukan analisis opini publik dari sumber social media untuk mendapatkan secara real time persepsi publik terhadap satu kejadian, tokoh, organisasi, kasus, issue, ataupun kebijakan. Facebook dan Twitter digunakan untuk mendapatkan demografi publik berdasar profile user (age, gender, location, activity, awareness, influence, hobby). Emotion mining digunakan untuk memetakan persepsi secara lebih detail tidak hanya positif negatif tapi juga ekspresi senang (joy), sedih (sadness), marah (anger), bangga (proud), percaya (trust), takut (fear), kaget (surprise), dll

 

Dashboard untuk melihat posisi secara cepat dari account-account maupun topik yang dipantau dalam persepsi publik. Menampilkan pilihan account dan topic, beserta level emosi, radar, history, dan statistik demografinya. Radar untuk menganalisis persepsi ini dikembangkan berdasarkan teori psychoevolutionary dari Robert Plutchik, yang membagi 8 emosi primer : anger, fear, sadness, disgust, surprise, anticipation, trust, dan joy.Model circumplex ini dapat menggambarkan intensitas emosi yang berbeda, membentuk emosi gabungan dari beberapa emosi.

 

Radar chart adalah bentuk paling sesuai untuk melihat intensitas emosi publik, menurut senang (joy), sedih (sadness), marah (anger), bangga (proud), percaya (trust), takut (fear), kaget (surprise), dll. Bentuk chart lain bisa diterapkan, termasuk dipadukan dengan time series, sehingga bisa melihat perubahan level emosi dari waktu ke waktu.

 

Demografi memetakan user Twitter dengan menganalisis profil, content, follower, relasi, favorit, hashtag untuk mendapatkan informasi yang berupa age group, gender (male and female), location, aktivitas di social media (time spending on Twitter), awareness (dengan tweet analysis), influence level (follower analysis).

 

Visualisasi persepsi publik dengan peta akan menggambarkan level emosi per wilayah beserta hal yang paling mempengaruhi. Warna menunjukkan kondisi seperti merah berarti publik menyimpan kemarahan. Secara demografi detail bisa dilihat dengan klik di wilayah yang bersangkutan.

 

Visualisasi persepsi publik dengan peta akan menggambarkan level emosi per wilayah beserta hal yang paling mempengaruhi. Warna menunjukkan kondisi seperti merah berarti publik menyimpan kemarahan. Secara demografi detail bisa dilihat dengan klik di wilayah yang bersangkutan.

 

Engagement metric dilakukan dengan mengukur seberapa banyak account dari publik yang menanggapi, dihitung detail sampai jumlah follower yang potensial membaca post / tweet.

 

Dashboard untuk melihat posisi secara cepat dari account-account maupun topik yang dipantau dalam persepsi publik. Menampilkan pilihan account dan topic, beserta level emosi, radar, history, dan statistik demografinya.

 

Sentiment analysis menunjukkan level respon publik dalam skala positif, netral, atau negatif terhadap account atau topik yang dianalisis.

 

Engagement metric dilakukan dengan mengukur seberapa banyak account dari publik yang menanggapi, dihitung detail sampai jumlah follower yang potensial membaca post / tweet.

 

Engagement metric dilakukan dengan mengukur seberapa banyak account dari publik yang menanggapi, dihitung detail sampai jumlah follower yang potensial membaca post / tweet.

 

Perbandingan persepsi dapat dilakukan berdasar account social media ataupun topic (case), yang digambarkan dalam radar chart. Bentuk chart lain bisa diterapkan, termasuk dipadukan dengan time series, sehingga bisa melihat perubahan level emosi dari waktu ke waktu. Peta juga bisa menunjukkan perbandingan emosi antar account ataupun topic.

 

Perbandingan persepsi dapat dilakukan berdasar account social media ataupun topic (case), yang digambarkan dalam radar chart. Bentuk chart lain bisa diterapkan, termasuk dipadukan dengan time series, sehingga bisa melihat perubahan level emosi dari waktu ke waktu. Peta juga bisa menunjukkan perbandingan emosi antar account ataupun topic.

 

Perbandingan demografi publik yang diwakili followers maupun asal dari respon publik dapat menunjukkan latar belakang persepsi. Misalnya kasus terkait agama dapat dipantau berdasar komposisi agama, jika menunjukkan kemarahan agama tertentu di lokasi yang spesifik, dapat segera diatasi. Selain itu perbandingan gender, komposisi umur, preferensi politik, aktivitas juga akan membantu analyst dalam melakukan pemetaan masalah secara real time.

 

Data Explorer memungkinkan analyst melakukan kombinasi data yang bervariasi dari emosi, hashtag, robot / human, gender, umur, agama, sentimen.

 

Loading...
Loading...