क्लाउड-नेटिव बिग डेटा स्ट्रीमिंग फ्रेमवर्क रीयल-टाइम सोशल मीडिया इंटेलिजेंस और बड़े पैमाने पर जनता की राय विश्लेषण के लिए

लोग हर दिन सोशल मीडिया पर अपनी राय साझा करते हैं। चुनाव, आपदाओं, या सार्वजनिक घोषणाओं जैसे बड़े आयोजनों के दौरान, ये राय बहुत तेजी से बदल सकती हैं। पुराने सिस्टम आमतौर पर इस जानकारी को पहले स्टोर करते हैं और बाद में इसका विश्लेषण करते हैं। इस देरी के कारण, सही समय पर लोगों के विचारों को समझना मुश्किल हो जाता है। यह पत्र एक क्लाउड-आधारित प्रणाली प्रस्तुत करता है जो साझा होने के तुरंत बाद सोशल मीडिया पोस्टों का अध्ययन करती है। यह प्रणाली कई पोस्ट एकत्र करती है, जैसे ही सामान्य रायें प्रकट होती हैं, उन्हें पहचानती है, और स्पष्ट सारांश बनाती है। ये सारांश नेताओं और संगठनों को अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया देने में मदद करते हैं। प्रणाली को कई पोस्टों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, व्यस्त समय के दौरान स्थिर रहने के लिए और अगर प्रणाली का कोई हिस्सा समस्या में है तो भी कार्य करना जारी रखने के लिए। प्रणाली डेटा संकलन, राय ट्रैकिंग, और स्थिर संचालन को एक सरल डिजाइन में एकीकृत करती है। परीक्षण के परिणाम दिखाते हैं कि यह बहुत कम देरी के साथ बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित कर सकती है, जबकि विश्वसनीय बनी रहती है। यह सोशल मीडिया को समझने के लिए एक उपयोगी स्रोत बनाती है जब तेज कार्रवाई की सबसे अधिक आवश्यकता होती है।