Till synes, hälften av världens befolkning använder nu sociala medier för att dela sina tankar och för att uppleva andras tankar. Det finns inget ämne som lämnas orepresenterat av användare från åsikter om teknik, politik, samhälle, kändisar, sport, musik, bio, hälsa, krig, religion, sex och mer. Ingenting är tabu.

Att extrahera de kollektiva känslomässiga svaren på sociala händelser från lokal till internationell skala från uppdateringar av sociala medier är fortfarande ett mål för datavetenskap och de som den syftar till att hjälpa till att använda de semantiska och känslomässiga data som kan extraheras från sociala medier.

Ett italienskt lag skriver i International Journal of Metadata, Semantik och ontologier , diskuterar ett tillvägagångssätt för att undersöka känslomässiga reaktioner på sociala händelser.

"Sociala medier har blivit ett stödpunkt för att dela information om vardagliga händelser; människor, företag, och organisationer uttrycker åsikter där, " Danilo Cavaliere och Sabrina Senatore vid universitetet i Salerno, i Fisciano förklara. De tillägger att studera och identifiera olika känslor och känslor, som representeras av sociala nätverksuppdateringar, som så kallade "tweets" på mikrobloggplattformen känd som Twitter kräver att man hanterar big data och att man kan förstå uppdateringarnas underliggande känslomässiga karaktär i sitt sammanhang.

Teamet har tagit ett tillvägagångssätt som gör att de kan komma in i ett visst ämne baserat på specifika nyckelord, markeras i tweets med en #-symbol och allmänt känd som hashtags. De har byggt en ordlista över känslor efter att ha extraherat semantiken från en exempeldatabas med uppdateringar och hänvisar till detta som en "emotionell konceptontologi."

Teamet visar sedan hur deras ontologi kan användas för att träna ett databasklassificeringsverktyg (Support Vector Machine) för att "förstå" den känslomässiga karaktären och innehållet i nya tweets med vilka en algoritm byggd på denna utbildning presenteras. De har visat principbevis framgångsrikt med exempeldatauppsättningar även med komplicerade, mångfacetterade tweets.