You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
Projekty související s cíli udržitelného rozvoje (SDGs) a jejich ohlas na sociálních sítích: analýza profilu World Economic Forum\nl{} na sociální platformě Twitter za vybrané období
Projekty související s cíli udržitelného rozvoje (SDGs) a jejich ohlas na sociálních sítích: analýza profilu World Economic Forum\nl{} na sociální platformě Twitter za vybrané období
Tato práce se zaměřuje na analýzu Twitterového profilu Světového ekonomického fóra za období pěti let, od roku 2016 do roku 2020. Hlavním zaměřením této práce je analýza obsahu příspěvků Světového ekonomického fóra a jejich napojení na problematiku udržitelnosti a Cíle udržitelného rozvoje na základě několika přístupů. Tato práce využívá volně dostupné programy společně s vlastním softwarem vyvinutým pro tuto práci k získání datasetu a k práci s ním. Tato data byla analyzována a výsledky prezentovány ve třech kategoriích - geografické zaměření, tematické zaměření a nejpopulárnější obsah. Výsledky prezentované v této práci jsou: seznam zemí a počtu zmínek v tweetech, seznamy nejpopulárnějších hashtagů a uživatelů zmíněných Světovým ekonomickým fórem a seznamy nejpopulárnějších tweetů na základě možných interakcí (like, retweet, odpověď a citovaný retweet). Autoři této práce zohledňují možné nedostatky některých aspektů analýzy, prezentují své závěry a předkládají své myšlenky pro další práci s využitím stejného datasetu nebo metodologie. Obhájeno This thesis focuses on the analysis of the Twitter profile of the World Economic Forum over the period of 5 years, from 2016 to 2020. The main focus of this analysis is the content posted by the World Economic Forum and its ties to sustainability and Sustainable Development Goals based on multiple approaches. This thesis utilizes freely available programs and custom developed software to acquire and work with its dataset. The data were analyzed and results presented in three categories - geographical content, topical content, and the most popular content. Results presented in this thesis are: a list of countries with the number of mentions in tweets, lists of most popular hashtags and users mentioned by the World Economic Forum, and lists of the most popular tweets based on various interactions (likes, retweets, replies, and quoted retweets). Authors address the possible shortcomings of some parts of the analysis, present their conclusions and propose their ideas for further work utilizing similar input data or methodology.
- University of West Bohemia Czech Republic
EOSC: Twitter Data
udržitelnost, udržitelný rozvoj, sustainable development, světové ekonomické fórum, human geography, analýza sociálních sítí, twitter, cíle udržitelného rozvoje, humánní geografie, social media analysis, sustainability, sustainable development goals, world economic forum
udržitelnost, udržitelný rozvoj, sustainable development, světové ekonomické fórum, human geography, analýza sociálních sítí, twitter, cíle udržitelného rozvoje, humánní geografie, social media analysis, sustainability, sustainable development goals, world economic forum
EOSC: Twitter Data
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average
Popularity provided by BIP!- University of West Bohemia Czech Republic
Tato práce se zaměřuje na analýzu Twitterového profilu Světového ekonomického fóra za období pěti let, od roku 2016 do roku 2020. Hlavním zaměřením této práce je analýza obsahu příspěvků Světového ekonomického fóra a jejich napojení na problematiku udržitelnosti a Cíle udržitelného rozvoje na základě několika přístupů. Tato práce využívá volně dostupné programy společně s vlastním softwarem vyvinutým pro tuto práci k získání datasetu a k práci s ním. Tato data byla analyzována a výsledky prezentovány ve třech kategoriích - geografické zaměření, tematické zaměření a nejpopulárnější obsah. Výsledky prezentované v této práci jsou: seznam zemí a počtu zmínek v tweetech, seznamy nejpopulárnějších hashtagů a uživatelů zmíněných Světovým ekonomickým fórem a seznamy nejpopulárnějších tweetů na základě možných interakcí (like, retweet, odpověď a citovaný retweet). Autoři této práce zohledňují možné nedostatky některých aspektů analýzy, prezentují své závěry a předkládají své myšlenky pro další práci s využitím stejného datasetu nebo metodologie. Obhájeno This thesis focuses on the analysis of the Twitter profile of the World Economic Forum over the period of 5 years, from 2016 to 2020. The main focus of this analysis is the content posted by the World Economic Forum and its ties to sustainability and Sustainable Development Goals based on multiple approaches. This thesis utilizes freely available programs and custom developed software to acquire and work with its dataset. The data were analyzed and results presented in three categories - geographical content, topical content, and the most popular content. Results presented in this thesis are: a list of countries with the number of mentions in tweets, lists of most popular hashtags and users mentioned by the World Economic Forum, and lists of the most popular tweets based on various interactions (likes, retweets, replies, and quoted retweets). Authors address the possible shortcomings of some parts of the analysis, present their conclusions and propose their ideas for further work utilizing similar input data or methodology.