Valanlys.se: A Graphical Trend Analysis Tool - Visualizing Political Trends From Semantically Analyzed Twitter Posts

The Internet has during a relatively short period of time changed people’s perception on information and its availability. It has never before been so easy to get information about practically anything, just a few clicks away. The problem today is that we are living in a society with an information overflow, it can be really time consuming finding relevant facts in the ocean of data. A young entrepreneurial company, Saplo AB, thought of a solution: let the computers find whats relevant for us and save us both time and effort. They created a highly advanced algorithm that works in a similar fashion to the human brain. With the algorithm computers can now read, understand and sort text. Saplo has so far only focused their services toward other companies but now they want to show the rest of the world that their technique is capable of. This master thesis aims to provide Saplo with a platform for information visualization, a tool to visually present the result of their technology. To narrow down the work, the Swedish election was chosen as the subject for this master thesis. What it tries to answer is: "How to create a real-time feedback system for the political environment with automated trend-analysis?"<br> The master thesis goes through all necessary steps to complete this visualization tool from research to implementation and testing. The project results in a fully functional website that gathers tweets (messages) from Twitter that are related to the Swedish election. All the tweets are sent to Saplo to be analyzed and are there given a trend index. They are then forwarded to the website and presented in real-time. The trend index is used to draw a trend for the political party that the tweet is concerning. The master thesis also discusses possible improvements and interesting ideas for further development.<br><br> Internet har på relativt kort tid förändrat vår syn på information och dess tillgänglighet. Det har aldrig tidigare varit så enkelt att få tag på information om praktiskt taget vad som helst, bara några mus-klick bort. Problemet är snarare att vi i dagens samhälle drunknar i för mycket information, tiden läggs istället på att sortera ut relevant information. Ett ungt entreprenörsmässigt företag, Saplo AB, har kommit på en lösning: låta datorerna hitta vad som är relevant information och spara oss både tid och ansträngning. Saplo skapade en högst komplex algoritm som arbetar på ett liknande sätt som den mänskliga hjärnan. Med denna algoritm kan datorer nu läsa, förstå och sortera text för oss. Saplo har än så länge endast fokuserat sin service mot andra företag men nu ville de ta steget att visa världen vad deras teknik är kapabel till. Examensarbetet försöker tillhandahålla Saplo en plattform för informations visualisering, ett verktyg för att visuellt presentera resultatet av deras teknologi. För att begränsa arbetet till en rimlig nivå, valdes det svenska valet som ämne för detta examens arbetet. Examensarbetet vill besvara frågeställningen: "Hur skapar man ett real-tids feedback system för politiska klimatet med automatiska trendanalyser?".<br> Vi går igenom alla nödvändiga faser i utvecklingen, från undersökning till implementering och testning. Projektet resulterade i en fullt fungerande hemsida som samlar in tweets (meddelanden) ifrån Twitter som är relevanta till det Svenska valet. Alla tweets skickas till Saplo för att bli analyserade och ges där ett trendindex. Därefter skickas de vidare till hemsidan för publicering i realtid. Tweetets tillhörande trendindex används för att rita upp en trend för det parti som tweetet nämnde. Examensarbetet kommer även ta upp en diskussion angående förbättringar och förslag på framtida förändringar

Search for intermediate-mass black hole binaries in the third observing run of Advanced LIGO and Advanced Virgo

International audienceIntermediate-mass black holes (IMBHs) span the approximate mass range 100−105 M⊙, between black holes (BHs) that formed by stellar collapse and the supermassive BHs at the centers of galaxies. Mergers of IMBH binaries are the most energetic gravitational-wave sources accessible by the terrestrial detector network. Searches of the first two observing runs of Advanced LIGO and Advanced Virgo did not yield any significant IMBH binary signals. In the third observing run (O3), the increased network sensitivity enabled the detection of GW190521, a signal consistent with a binary merger of mass ∼150 M⊙ providing direct evidence of IMBH formation. Here, we report on a dedicated search of O3 data for further IMBH binary mergers, combining both modeled (matched filter) and model-independent search methods. We find some marginal candidates, but none are sufficiently significant to indicate detection of further IMBH mergers. We quantify the sensitivity of the individual search methods and of the combined search using a suite of IMBH binary signals obtained via numerical relativity, including the effects of spins misaligned with the binary orbital axis, and present the resulting upper limits on astrophysical merger rates. Our most stringent limit is for equal mass and aligned spin BH binary of total mass 200 M⊙ and effective aligned spin 0.8 at 0.056 Gpc−3 yr−1 (90% confidence), a factor of 3.5 more constraining than previous LIGO-Virgo limits. We also update the estimated rate of mergers similar to GW190521 to 0.08 Gpc−3 yr−1.Key words: gravitational waves / stars: black holes / black hole physicsCorresponding author: W. Del Pozzo, e-mail: [email protected]† Deceased, August 2020