opensquare
1.0.0
오픈소스 소셜 미디어 인텔리전스 및 OSINT
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2022년 4월부터 2023년 4월 사이에 새로운 소셜 미디어 사용자는 1억 5천만 명이었습니다. 이는 현재 전 세계 소셜 미디어 사용자 48억 명에 비해 전년 대비 3.2% 증가한 수치로, 이는 전 세계 인구의 59.9%, 전체 인터넷 사용자의 92.7%를 차지합니다. 기업은 소셜 미디어를 사용하여 제품에 대한 사용자 감정, 강력한 제품과 약한 제품, 이벤트, 고객에게 맞는 모든 것 등 다양한 주제에 대한 통찰력을 얻습니다. 지능 분석가와 사회과학 연구자의 고객은 누구입니까? 정책 입안자, 일반 시민, 사회의 모든 사람. 이 프로젝트의 사용자, 고객은 지능 및 사회 과학 분석가 및 연구원입니다. 기술이 혁신의 곡선을 계속 이어가고 사회가 소셜 미디어를 대중 광장으로 점점 더 많이 사용함에 따라 연구자들은 이 사용 가능한 데이터를 선의를 위해 사용하고, 통찰력을 얻고, 유해한 사고를 늦추거나 중지하고, 사회를 돕고, 계획을 개발할 수 있습니다. 대중의 합의를 바탕으로 정책 입안자에게 유권자가 필요로 하고 원하는 것이 무엇인지 더 잘 알립니다(그리고 고객의 만족도를 높이는 더 나은 계획 솔루션). 정부가 구성원에게 더 나은 서비스를 제공하는 솔루션을 이해하고 실행하는 것이 점점 어려워짐에 따라 분산된 의사 결정 구조에 초점을 맞춘 적응형 거버넌스라는 아이디어가 불가피해졌습니다. 소셜 미디어에서 얻은 통찰력은 정책 입안자에게 도움이 될 뿐만 아니라 적응형 거버넌스 기관 및 그룹이 인구에게 더 나은 서비스를 제공하도록 지원할 수 있습니다. 이 제품은 지능 분석가, 사회 과학자, 데이터 과학자 및 심층적인 공개 분석과 데이터 기반 솔루션을 통해 인간 존재의 질을 향상시키는 데 관심이 있는 사람들을 위한 것입니다.
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다른 기능과 함께 OpenSquare는 Digit Footprint 타겟팅 도구를 제공하며 일부는 Backlinks, NSLookup 및 Whois와 같은 잘 알려진 OSINT 방법을 사용합니다. 일반적인 도구 모음을 한 곳에 모아두면 사용자 생산성이 향상될 수 있습니다. 대시보드 작업 공간 사이를 쉽게 탐색하고 한 도구의 출력을 다른 도구의 입력으로 사용할 수 있습니다.
GenAI를 사용하여 보고서 및 문서 생성을 실험해 보세요. 수집한 정보와 이미지를 사용하여 의사결정에 도움이 되는 보고서를 생성하세요. 정보 맥락을 기반으로 이미지를 생성하고 주요 세부 정보를 요약하도록 AI 시스템에 요청하세요. 클릭 앤 포인트 및 드래그 가능한 인터페이스를 사용하여 생산성을 높이고 의사 결정자에게 주요 통찰력을 제공하는 속도를 대폭 줄입니다.
Opensquare는 범용 음성 인식 모델인 Whisper를 활용합니다. 다양한 오디오의 대규모 데이터 세트에 대해 훈련되었으며 다국어 음성 인식, 음성 번역 및 언어 식별을 수행할 수 있는 멀티태스킹 모델이기도 합니다.
Opensquare의 사용 가능한 API를 사용하면 YouTube 비디오를 쿼리하고 복사할 수 있습니다. 성적표는 시간 및 텍스트 속성을 보고합니다. 이 API는 Opensquare에서 기능을 구축하는 데 사용되지만 대중이 사용하기 쉬운 API로 사용할 수도 있습니다.
opensquare/api/youtube/en/transcribe?videoId=l9AzO1FMgM8
다음을 생산합니다:
[ { "time": "0.0", "text": "Java, a high-level multi-paradigm programming language famous for its ability to compile" }, { "time": "5.2", "text": "to platform independent bytecode." }, { "time": "7.44", "text": "It was designed by James Gosling in 1990 at Sun Microsystems." }, { "time": "11.700000000000001", "text": "One of its first demonstrations was the Star 7 PDA, which gave birth to the Java mascot" },... ]
로컬 복사본을 실행하려면 다음의 간단한 예제 단계를 따르십시오.
리눅스
자바 17
java --version메이븐 3.9 이상
mvn --version저장소 복제
git git clone https://[email protected]/intelligence-opensent/opensentop.git종속성(NPM 포함) 기본 프로필 설치
mvn clean install개발 모드에서 webpack 실행
npm run watch
필요한 구성 파일이 몇 가지 있습니다. 해당 파일에 대해 저에게 ping을 보내주세요.
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이 프로젝트에서는 Eirik Sletteberg의 Frontend-Maven-Plugin을 사용합니다. 이를 통해 우리 팀은 단일 저장소에서 프런트엔드 및 백엔드 빌드 모두에 단일 플러그인을 사용할 수 있습니다. 본 플러그인은 다양한 구성이 가능하지만, 본 프로젝트에서 사용하는 구성은 최소한 Webpack만 사용하고 Node, NPM 설치를 위한 구성은 거의 없습니다. 이 사용법의 핵심은 Springboot 리소스 폴더의 index.html 파일에 노출된 React 애플리케이션 루트(일반적인 React 패션)의 <script> 사용하여 통합된 프로젝트 번들 생성에서 비롯됩니다.
<body>
<div id='root'>
</div>
<script src="built/bundle.js"></script>
</body>
Webpack은 이 프로젝트의 js 패키지 아래 app.js 에 React 애플리케이션 항목의 소스를 포함하는 빌드 번들을 생성합니다.
entry: path.resolve(__dirname, "/src/main/js/app.js"),
devtool: 'inline-source-map',
cache: true,
mode: 'development',
output: {
path: __dirname,
filename: 'src/main/resources/static/built/bundle.js'
},
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Kafka를 실행하고 있다면 Docs를 검토해야 합니다. Kafka 서버를 실행하기 전에 먼저 Zoo-Keeper 서버가 실행 중인지 확인하세요. 가끔 사육사 구성 /config 폴더가 제대로 설정되지 않은 경우가 있습니다. 필요한 경우 zookeeper.properties 에 clientPort=2181 이 설정되어 있는지 확인하고, 충돌하지 않는 포트를 보장하려면 admin.serverPort=8083 동일한 파일에 설정되어 있는지 확인하세요. 또한 bootstrap.servers=9092 가 producer.properties 에 구성되어 있는지 확인하려고 합니다. 이는 아래 이 프로젝트의 springboot 구성에 중요한 나머지 클러스터 형식에 대한 지식을 부트스트랩하는 데 사용되는 브로커 목록입니다.
@Bean
public ConsumerFactory<String, OpenSentTaskStatus> consumerFactory() {
Map<String, Object> configurationProperties = new HashMap<>();
configurationProperties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
configurationProperties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group_id");
configurationProperties.put(JsonDeserializer.TRUSTED_PACKAGES, "*");
configurationProperties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
configurationProperties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, JsonDeserializer.class);
configurationProperties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(configurationProperties);
}
@Bean
public ProducerFactory<String, OpenSentTaskStatus> producerFactory() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, JsonSerializer.class);
return new DefaultKafkaProducerFactory<>(props);
}
제안된 기능(및 알려진 문제)의 전체 목록을 보려면 공개 문제를 참조하세요.
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왈리 모리스 - @LinkedIn - [email protected]
프로젝트 링크: GitHub
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