دوره کشف الگوهای گفتمانی در تبلیغات انتخاباتی با LLM: مطالعه موردی انتخابات ریاست جمهوری آمریکا 2024 همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کشف الگوهای گفتمانی در تبلیغات انتخاباتی با LLM: مطالعه موردی انتخابات ریاست جمهوری آمریکا 2024

موضوع کلی: تحلیل داده‌های کلان در علوم اجتماعی

موضوع میانی: تحلیل تبلیغات سیاسی با استفاده از هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های کلان در علوم اجتماعی
• 2. نقش هوش مصنوعی در تحقیقات علوم اجتماعی
• 3. مبانی نظری ارتباطات سیاسی و تبلیغات انتخاباتی
• 4. چرخه کمپین‌های انتخاباتی و استراتژی‌های آن
• 5. انواع داده‌ها در علوم اجتماعی و روش‌های جمع‌آوری
• 6. آشنایی با پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 7. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 8. اصول آمار توصیفی و استنباطی در تحلیل داده
• 9. تفکر محاسباتی برای محققین علوم اجتماعی
• 10. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های سیاسی
• 11. تبلیغات سیاسی: تعریف، انواع و کارکردها
• 12. محتوای تبلیغات تلویزیونی، دیجیتال و رادیویی
• 13. روش‌های جمع‌آوری داده‌های تبلیغات انتخاباتی (APIها و وب‌اسکرپینگ)
• 14. منابع داده تبلیغات انتخاباتی آمریکا (Federal Election Commission, OpenSecrets, Ad Archives)
• 15. چالش‌های دسترسی به داده‌های تبلیغات سیاسی
• 16. پیش‌پردازش متون تبلیغاتی: نرمال‌سازی و پاکسازی
• 17. توکن‌سازی، حذف کلمات ایست (Stop Words) و ریشه‌یابی (Stemming/Lemmatization)
• 18. استخراج فراداده‌ها (Metadata) از تبلیغات (نامزد، حزب، زمان پخش)
• 19. معیارهای اولیه تحلیل محتوای تبلیغات
• 20. آماده‌سازی مجموعه داده برای مدل‌سازی موضوعی
• 21. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs): تاریخچه و تکامل
• 22. معماری ترانسفورمر و مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 23. مدل‌های پایه (Foundation Models) و قابلیت‌های آن‌ها
• 24. مفهوم یادگیری انتقال (Transfer Learning) در LLMها
• 25. معرفی مدل‌های برجسته: GPT-3/4, BERT, LLaMA
• 26. کاربردهای رایج LLMها: تولید متن، خلاصه‌سازی و طبقه‌بندی
• 27. آشنایی با Prompt Engineering: اصول و تکنیک‌ها
• 28. Prompting یک‌شاتی (One-Shot) و چندشاتی (Few-Shot)
• 29. مهندسی پرامپت برای وظایف خاص NLP
• 30. محدودیت‌ها و چالش‌های LLMها (سوگیری، توهم‌زایی، هزینه)
• 31. مفهوم مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) در تحلیل متن
• 32. مدل‌سازی موضوعی Latent Dirichlet Allocation (LDA): مبانی
• 33. پیاده‌سازی LDA با Scikit-learn و Gensim
• 34. مدل‌سازی موضوعی Non-Negative Matrix Factorization (NMF): مبانی
• 35. انتخاب تعداد بهینه موضوعات در LDA/NMF
• 36. ارزیابی مدل‌های موضوعی: انسجام (Coherence) و سردرگمی (Perplexity)
• 37. تفسیر و نام‌گذاری موضوعات سنتی
• 38. بصری‌سازی نتایج مدل‌سازی موضوعی (pyLDAvis)
• 39. محدودیت‌ها و کاستی‌های مدل‌سازی موضوعی سنتی
• 40. مقایسه موضوعات انسانی و موضوعات استخراج شده ماشینی
• 41. نمایش معنایی متن با استفاده از Embeddings LLM
• 42. روش‌های تولید Embeddings برای متون تبلیغاتی
• 43. خوشه‌بندی (Clustering) Embeddings برای کشف موضوعات
• 44. کاربرد LLMها برای برچسب‌گذاری صفر-شات (Zero-Shot Topic Labeling)
• 45. کاربرد LLMها برای برچسب‌گذاری چند-شات (Few-Shot Topic Labeling)
• 46. استفاده از LLMها برای سنتز و ترکیب موضوعات نهفته
• 47. مهندسی پرامپت پیشرفته برای استخراج و سنتز موضوعات
• 48. رویکردهای تکراری (Iterative) برای پالایش موضوعات با LLMها
• 49. تولید خلاصه‌های توصیفی و انسانی از موضوعات توسط LLMها
• 50. استخراج کلمات کلیدی و عبارات مرتبط با هر موضوع توسط LLM
• 51. مقایسه کیفیت موضوعات LLM-محور با LDA/NMF
• 52. تحلیل گفتمان (Discourse Analysis) با کمک LLMها
• 53. شناسایی مضامین و روایت‌های اصلی در تبلیغات
• 54. کاربرد LLMها در تحلیل گفتمان‌های هژمونیک و پاد-هژمونیک
• 55. بررسی تغییرات معنایی کلمات در موضوعات مختلف
• 56. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در تبلیغات انتخاباتی با LLM
• 57. شناسایی موضع (Stance Detection) نامزدها نسبت به مسائل
• 58. استخراج موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER) از متون تبلیغاتی
• 59. شناسایی ارجاعات به اشخاص، مکان‌ها و سازمان‌ها
• 60. تشخیص عبارات بلاغی و استعاری در تبلیغات
• 61. تحلیل چارچوب‌بندی (Framing Analysis) با استفاده از LLMها
• 62. شناسایی پیام‌های ترغیب‌کننده و اقناعی
• 63. تشخیص گفتمان‌های پوپولیستی و ناسیونالیستی
• 64. کاربرد LLM در تحلیل سبک (Stylometry) متن تبلیغات
• 65. شناسایی اطلاعات نادرست (Misinformation) و تبلیغات گمراه‌کننده (Disinformation)
• 66. تحلیل شبکه‌ای ارتباطات سیاسی بر اساس موضوعات
• 67. استخراج وقایع و رویدادهای کلیدی از تبلیغات
• 68. تحلیل گفتمان رقابتی بین نامزدها
• 69. استفاده از LLM برای طبقه‌بندی تبلیغات بر اساس هدف
• 70. تحلیل محتوای ترکیبی (متن و تصویر) تبلیغات با LLMهای چندوجهی
• 71. مقدمه‌ای بر رقابت‌های انتخاباتی ریاست جمهوری آمریکا 2024
• 72. جمع‌آوری داده‌های تبلیغات انتخاباتی 2024: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 73. ساختار مجموعه داده تبلیغات 2024 برای تحلیل
• 74. فرموله کردن سوالات تحقیقاتی خاص برای انتخابات 2024
• 75. پیاده‌سازی مدل سنتز موضوعی با LLM بر روی داده‌های 2024
• 76. تفسیر موضوعات کشف شده در تبلیغات 2024
• 77. تحلیل مضامین اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی در کمپین‌های 2024
• 78. مقایسه الگوهای گفتمانی نامزدهای اصلی (ترامپ و بایدن)
• 79. رصد تحول موضوعات در مراحل مختلف کمپین 2024
• 80. شناسایی نقاط قوت و ضعف گفتمانی هر نامزد
• 81. معیارهای ارزیابی کمی برای موضوعات LLM-محور
• 82. اعتباربخشی کیفی موضوعات (بررسی انسانی و داوری خبره)
• 83. قابلیت تکرار (Reproducibility) و شفافیت در تحلیل LLM
• 84. تحلیل آماری شیوع و فراوانی موضوعات
• 85. بصری‌سازی پیشرفته نتایج تحلیل موضوعی (نقشه‌ها، نمودارها، شبکه‌ها)
• 86. ارائه نتایج تحلیل به صورت اثربخش و قابل فهم
• 87. تفسیر یافته‌ها در بستر نظریات علوم سیاسی و ارتباطات
• 88. سوگیری‌های LLM و تاثیر آن بر تفسیر نتایج
• 89. گزارش‌نویسی علمی و انتشار یافته‌ها
• 90. کاربردهای عملی نتایج تحلیل برای کمپین‌ها و تحلیلگران
• 91. فراتر از متن: تحلیل تبلیغات چندوجهی (Multimodal Ads) با LLM
• 92. آینده LLMها در تحلیل داده‌های کلان سیاسی
• 93. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و تخصصی (SLMs) برای تحلیل سیاسی
• 94. نظارت بر تبلیغات سیاسی در زمان واقعی (Real-time Monitoring)
• 95. تولید خودکار گزارش‌های تحلیلی توسط LLM
• 96. چالش‌های مقیاس‌پذیری در استفاده از LLMها برای داده‌های عظیم
• 97. اخلاق هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI) در تحلیل سیاسی
• 98. نقش رابط کاربری انسان-LLM در تحلیل‌های پیچیده
• 99. فرصت‌های تحقیقاتی جدید در تقاطع LLM و علوم سیاسی
• 100. جمع‌بندی: آینده تحلیل گفتمان سیاسی با هوش مصنوعی