OBOME - Ontology based opinion mining in UBIPOL

Ontologies have a special role in the UBIPOL system, they help to structure the policy related context, provide conceptualization for policy domain and use in the opinion mining process. In this work we presented a system called Ontology Based Opinion Mining Engine (OBOME) for analyzing a domain-specific opinion corpus by first assisting the user with the creation of a domain ontology from the corpus. We determined the polarity of opinion on the various domain aspects. In the former step, the policy domain aspect has are identified (namely which policy category is represented by the concept). This identification is supported by the policy modelling ontology, which describe the most important policy – related classes and structure. Then the most informative documents from the corpus are extracted and asked the user to create a set of aspects and related keywords using these documents. In the latter step, we used the corpus specific ontology to model the domain and extracted aspect-polarity associations using grammatical dependencies between words. Later, summarized results are shown to the user to analyze and store. Finally, in an offline process policy modeling ontology is updated

Implementasi Rule-Based Classifier pada Analisis Sentimen dengan Metode Ontology Supported Polarity Mining (Studi Kasus: Ulasan Pariwisata Bandung)

Ulasan online pada bidang pariwisata merupakan suatu kebutuhan bagi calon wisatawan untuk mengetahui tempat wisata tersebut sebelum berpergian. Sebagian wisatawan menyampaikan opini berupa pengalaman mereka terhadap suatu tempat wisata di TripAdvisor. Opini tersebut digunakan sebagai bahan analisis sentimen untuk mengetahui aspek wisata apa saja yang dibahas serta nilai sentimen yang terkandung pada ulasan tersebut. Berdasarkan ide tersebut, Metode Ontology Supported Polarity Mining(OSPM) dipilih karena memiliki keunggulan dalam menentukan informasi suatu topik pembahasan dan menambang polaritas dari informasi tersebut. Untuk mengatasi permasalahan pada tekstur kata atau kalimat, implementasi Rule-Based Classifier dibutuhkan untuk Ontology Supported Polarity Mining. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, implementasi Rule-Based Classifier dapat meningkatkan performansi pada Ontology Supported Polarity Mining sebesar 8,11%

Analisis Sentimen Ulasan Tempat Wisata Kuliner Pada Zomato Menggunakan Ontology Supported Polarity Mining (OSPM)

Abstrak Zomato merupakan sebuah situs dan aplikasi yang menyediakan ulasan tentang tempat wisata serta kuliner. Saat ini hasil dari riset yang dilakukan oleh Pho Chus Wright, 53% wisatawan membaca ulasan terlebih dahulu sebelum melakukan pemesanan di restoran. Namun penilaian pada Zomato kurang spesifik untuk mengetahui nilai aspek yang terdapat pada topik ulasan Zomato tersebut. Pada pengujian yang dilakukan pada studikasus ini OSPM (Ontology Supported Polarity Mining) ini diusulkan karena ontologi mendukung pendekatan penambangan polaritas (OSPM). OSPM dievaluasi dalam domain ulasan zomato menggunakan Teknik Supervised Learning yang didukung pendekatannya dengan Naïve Bayes classifier. Hasilnya sentiment yang didukung menggunakan Ontologi memiliki akurasi yang lebih tinggi sebesar 84.2% sedangkan yang tidak didukung penggunaan ontologi hanya sebesar 62.8%. Hasil akhir dari penelitian ini mengungkap bahwa pada pengujian yang dilakukan OSPM pada studi kasus ini sangat baik untuk digunakan. Kata kunci : zomato, ontolgy, polarity mining, ontology supported polarity mining

Computational Controversy

Climate change, vaccination, abortion, Trump: Many topics are surrounded by fierce controversies. The nature of such heated debates and their elements have been studied extensively in the social science literature. More recently, various computational approaches to controversy analysis have appeared, using new data sources such as Wikipedia, which help us now better understand these phenomena. However, compared to what social sciences have discovered about such debates, the existing computational approaches mostly focus on just a few of the many important aspects around the concept of controversies. In order to link the two strands, we provide and evaluate here a controversy model that is both, rooted in the findings of the social science literature and at the same time strongly linked to computational methods. We show how this model can lead to computational controversy analytics that have full coverage over all the crucial aspects that make up a controversy.Comment: In Proceedings of the 9th International Conference on Social Informatics (SocInfo) 201

Analisis Sentimen Ulasan TripAdvisor Pada Tempat Wisata Menggunakan Ontology Supported Polarity Mining (OSPM) (Studi Kasus: Bandung)

Abstrak Review tentang tempat wisata menjadi salah satu hal yang sangat penting di jaman sekarang. Banyak website yang menyediakan review suatu tempat wisata, salah satunya TripAdvisor. Dalam website tersebut banyak sekali review yang tertulis sehingga menciptakan berbagai aspek penilaian dan sentimen (seperti sentimen positif dan negatif). Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dibutuhkan analisis sentimen ulasan TripAdvisor pada tempat wisata sehingga dapat diketahui aspek penilaian apa saja yang sering dibahas oleh pengunjung serta dapat menentukan penilaian secara spesifik. Berdasarkan ide tersebut, Metode OSPM dipilih karena dapat meningkatkan penambangan polaritas dengan ontology yang memberikan informasi suatu topik secara terperinci. Penambangan polaritas bertugas untuk menentukan kategorisasi topik dan orientasi positif dan negatif pada sebuah informasi. Selain itu, penelitian ini juga menguji performa penilaian tempat wisata dalam menangani klasifikasi aspek dan klasifikasi sentimen dengan menggunakan metode OSPM. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa, Ontology dapat digunakan untuk mengklasifikasikan aspek serta polaritas dengan cara mencocokkan kata atau frasa yang muncul di dalam review dengan kata atau frasa yang terdapat di dalam ontology. Dari analisis tersebut diperoleh rata-rata precision dan akurasi klasifikasi aspek dan sentimen dengan menggunakan metode ontology sebesar 87% dan 83% untuk tempat wisata Sari Ater, Kawah Putih, dan Tangkuban Perahu. Kata Kunci: TripAdvisor, sentiment analysis, Ontology Supported Polarity Mining (OSPM), ontology