InfoDemics: منصة تفاعلية لتحليل ومحاكاة انتشار الشائعات على تويتر باستخدام نماذج (SIR)

في عصر تدفق المعلومات السريع، أصبح تتبع وفهم كيفية انتشار الشائعات (Misinformation) أمراً بالغ الأهمية. مشروع "InfoDemics" هو تطبيق ويب تفاعلي متكامل قمت بتطويره لتحليل ومحاكاة ديناميكيات انتشار نظريات المؤامرة (مثل شائعات الجيل الخامس 5G) عبر شبكة تويتر.

يعتمد المشروع على دمج "علوم الشبكات" (Network Science) مع النماذج الوبائية الرياضية، وتحديداً نموذج SIR (المعرضين، المصابين، المتعافين)، للتعامل مع انتشار المعلومة وكأنها عدوى فيروسية، مما يوفر رؤى عميقة حول كيفية انتقال البيانات بين المستخدمين.

✨ أبرز ميزات المشروع:

معالجة البيانات المتقدمة: تنظيف ومعالجة وهندسة بيانات شبكة تويتر باستخدام تقنيات البيانات الضخمة (مثل PySpark).

التصور التفاعلي للشبكات (Network Visualization): بناء خريطة تفاعلية دقيقة توضح العقد (Nodes) والروابط (Edges) بين المستخدمين، مع تمييز الفئات المختلفة بالألوان وتوضيح حجم التأثير لكل مستخدم.

محاكاة رياضية حية: تطبيق خوارزميات (SIR Model) لتتبع تغير حالات المستخدمين لحظياً عبر الزمن.

تحليل استراتيجيات التدخل (Intervention Analysis): توفير أداة لمحاكاة تأثير "حظر كبار الناشرين" (Super-spreaders) وقياس مدى نجاح هذا التدخل في تقليل ذروة انتشار الشائعة بنسبة تصل إلى 40%.

لوحة تحكم تفاعلية (Dashboard): واجهة مستخدم عصرية مبنية بـ Streamlit توفر رسوماً بيانية تفاعلية حية (Real-time Analytics) لتتبع المنحنيات ومقارنة النتائج.

?️ التقنيات والأدوات المستخدمة:

لغة البرمجة الأساسية: Python

معالجة وتحليل البيانات: PySpark, Pandas, NumPy, NetworkX

بناء الواجهة (Frontend/UI): Streamlit, HTML/CSS/JS

التصور البياني (Data Visualization): Plotly.js, Vis.js, Matplotlib, Seaborn

بيئة التطوير: Jupyter Notebooks

هذا المشروع يعكس قدرتي على أخذ البيانات الخام، معالجتها، بناء نماذج محاكاة معقدة عليها، وتحويلها في النهاية إلى تطبيق ويب تفاعلي متكامل يساعد في اتخاذ القرارات وفهم السلوكيات الرقمية.