За последние несколько десятилетий из-за взрывного роста социальных сетей, онлайн-ресурсов и сайтов микроблогов, таких как Twitter был приток пользовательского контента. Данные, полученные из этих ресурсов, являются богатым источником информации для интеллектуального анализа данных. Анализ тональности – это актуальная и важная область исследований, которая пытается определить полярность текста. Решающее значение приобрело определение чувств по поводу текущих событий в мире. Статья посвящена интеллектуальному анализу данных в Twitter и определению мнений в отношении электронного обучения. Основное внимание уделяется выявлению настроений из текстов, связанных с электронным обучением, которые публикуются в Twitter. Было извлечено около 3000 твитов и обнаружена полярность этих твитов, а затем визуализированы полученные данные.
Over the past few decades, due to the explosive growth of social media, online resources, and microblogging sites such as Twitter. There was an influx of user-generated content. The data obtained from these resources is a rich source of information for data mining. Sentiment analysis is a current and important area of research that attempts to determine the polarity of a text. The definition of feelings about current events in the world has become crucial. This article focuses on data mining on Twitter and defining opinions regarding e-learning. The focus is on identifying sentiment from e-learning-related texts that are shared on Twitter. About 3,000 tweets were extracted and the polarity of those tweets was detected, and then visualize the resulting data.