خطوات لإجراء تحليل معنويات تويتر
1. جمع بيانات Twitter
يجب أن يأخذ جمع المعلومات من Twitter في الاعتبار كل من التغريدات الحالية والتغريدات التاريخية.
يمكن استخدام البيانات من التغريدات الحالية لتتبع الكلمات الرئيسية أو العلامات الموضوعية في الوقت الفعلي ، والبيانات من التغريدات التاريخية ذات قيمة لمقارنة المشاعر عبر الوقت.
2. إعداد البيانات
بعد اختيار التغريدات ذات الصلة لتحليل المشاعر ، حان الوقت لإعداد البيانات.من المهم إدارة البيانات عند اختيارها لإجراء دراسة أو تحليل المشاعر.كلما كانت جودة المحتوى المحدد أفضل ، كلما كانت النتائج أفضل.
يجب إزالة المعلومات أو المحتوى غير ذي صلة ، مثل الرموز التعبيرية ، والمساحات الإضافية ، والاقتباسات غير ذات الصلة ، وما إلى ذلك ، على سبيل المثال ، كجزء من التحضير ، يجب إجراء تحقيق متعمق لاستبعاد التغريدات المكررة أو التي تم إنشاؤها.
3. تحليل المشاعر للبيانات
يمكن الآن تقديم التغريدات التي تتأهل لأبحاث الجودة إلى أدوات تحليل المشاعر للتحقيق.
تصور النتائج
يكشف تحليل المشاعر البيانات التي تم الحصول عليها عن طريق إنشاء نتائج KPI من خلال الرسوم البيانية.هناك طريقتان متميزتان لتصور التحليلات في الوقت الفعلي-تحليلات النص الأساسية أو التحليلات الجغرافية المكانية في الوقت الحقيقي.
تحليل النص الأساسي في الوقت الحقيقي
يمثل تحليل تصنيفات النص والشعور في التغريدات في الوقت الفعلي تحديًا لأنه يتعين عليك معالجة البيانات وتقييمها بطريقة تدفق.إن توليد لوحات المعلومات المؤثرة في حالة الاستخدام هذه أمر أساسي أيضًا ، حيث لا يتم النظر في نقاط البيانات الأخرى مثل "الموقع" وترتيب المؤثرات هنا.
في الوقت الحقيقي التحليلات الجغرافية المكانية
بالنسبة للعلامات التجارية العالمية ، من المهم معرفة ما يحدث على مستوى العالم.يمكن إدارة سمعة العلامة التجارية من خلال التمثيل الإقليمي وبروتوكولات الاتصال ، مع التركيز على توقعات العملاء.إن فهم "تفشيات" والاتجاهات في واجهة رسم الخرائط الشبيهة بـ Google يجعل من السهل فهم كيفية تفسير العملاء المختلفين في المناطق والثقافات المختلفة.يمكن أن يصبح هذا بسرعة معقدة للغاية حيث تتعامل مع بيانات البث (النصوص والبيانات الجغرافية المكانية) ، والتعلم الآلي ولوحات المعلومات التفاعلية.
