Социальные платформы открыли новые направления в области информационного поиска, объединенные концепцией социального информационного поиска. Мы считаем, что эта концепция может разнообразить информацию, представляемую пользователям современными поисковыми машинами, путем комбинирования огромного количества информации традиционного Интернета с быстро растущим и разнообразным социальным контентом. Данная статья предлагает систему определения субъективности, которая может быть использована в предлагаемой поисковой системе с пользовательским интерфейсом, учитывающим эмоциональную окраску результатов. Описанный метод отличается от ранее предложенных использованием специфических свойств социальных сетей для задачи определения субъективности. При экспериментальной оценке предложенного метода мы получили точность 86.21%, что является многообещающим результатом для полномасштабного применения технологии оценки субъективности в поисковых машинах.

Social media platforms have opened new dimensions within the information retrieval domain leading to a novel concept known as Social Information Retrieval. We argue that the concept of Social Information Retrieval can be extended by augmenting the huge amount of content on the traditional Web with the ever-growing rich Social Web content to increase the information richness of today’s search engines. This paper proposes a subjectivity detection framework which can lead towards a proposed emotion-aware search engine interface. Our proposed method differs from previous subjectivity analysis approaches in that it is the first method that takes into account social features of social media platforms for the subjectivity classification task. Through experimental evaluations, we observe the accuracy of the proposed method to be 86.21% which demonstrates a promising outcome for large-scale application of our proposed subjectivity analysis technique.