كيفية إجراء تحليل معنويات تويتر؟

What is Twitter sentiment analysis?

تحليل معنويات Twitter هو تقنية التعلم الآلي الآلي في الوقت الحقيقي التي تحدد وتصنيف السياق الشخصي في التغريدات.

يتضمن تحليل المشاعر لبيانات Twitter تعدين الرأي لتحليل النوايا النفسية الإيجابية أو السلبية أو المحايدة في التغريدات.بعد ذلك ، يتم التنبؤ بالإشارات النصية اللاحقة بناءً على الأنماط المحددة أثناء تعدين النص.

بمتوسط ما يقرب من 10،033 تغريدة في الثانية ، كما ورد في مايو 2022 ، فإن العدد المتزايد من التغريدات في اليوم يولد الكثير من البيانات.

يستخدم التعلم الآلي لمشاعر Twitter خوارزميات تصنيف معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتلبية التحدي.من بينها الانحدار اللوجستي ، تعتبر آلات المتجهات الساذجة (NB) وآلات المتجهات (SVM) مصنّفات معروفة جيدًا.

كيفية إجراء تحليل معنويات تويتر؟

تشمل الخطوات الشائعة لإجراء تحليل معنويات تويتر:

- فرز بيانات Twitter

- تنظيف بيانات Twitter

- تطوير نموذج تحليل معنويات تويتر

- تحليل بيانات Twitter عن المشاعر الإيجابية/السلبية

- تصور رؤى

1. فرز بيانات Twitter

الخطوة الأولى في تحليل المشاعر هي جمع البيانات وفرزها.هناك قدر كبير من البيانات على Twitter ومن المهم اختيار البيانات الأكثر صلة بالمشكلة التي تحاول حلها أو الشيء الذي تأمل في العثور عليه.يمكن استخدام البيانات ذات الصلة فقط لتدريب نموذج تحليل المشاعر واختبار ما إذا كان النموذج يعمل بشكل مرض على بيانات Twitter.جانب آخر مهم لتغطية نوع التغريدات التي تريد تحليلها - التاريخية أو الحالية.لفرز هذه البيانات ، تحتاج أولاً إلى استخراجها من Twitter.للقيام بذلك ، يمكنك استخدام بعض المنصات التالية:

- Zapier ، على سبيل المثال ، ينشئ سير عمل تلقائي بين Twitter و Google Pypes.

- IFTTT يجمع بيانات Twitter دون أي رمز.

- تصدير تغريدات لتتبع علامات التجزئة ، والكلمات الرئيسية ، وما إلى ذلك في الوقت الحقيقي ، أو ابحث عن التغريدات التاريخية والإشارات.

- تنزيل تغريدات لجمع التغريدات من حسابك الخاص ، بما في ذلك الإشارات والردود.

- Twitter API للوصول إلى التغريدات العامة وتحليلها حول الكلمات الرئيسية ، أو إشارات العلامة التجارية ، أو علامات الموضوع ، أو التغريدات من أشخاص معينين.- Tweepy ، مكتبة Python للوصول إلى API Twitter وجمع البيانات من هناك.

2. تنظيف بيانات Twitter

بعد جمع البيانات وفرزها ، يجب تنظيفها قبل استخدامها لتدريب نموذج تحليل معنويات Twitter.غالبًا ما تكون بيانات Twitter غير منظمة ، وبالتالي فإن عملية التنظيف تتضمن إزالة الرموز والشخصيات الخاصة والمساحات غير الضرورية.تتضمن العملية أيضًا إزالة التغريدات المكررة ، والتنسيق ، وإزالة التغريدات القصيرة جدًا - تويت أقل من ثلاثة أحرف.توفر البيانات المنظف نتائج أكثر دقة.

3. تطوير نموذج تحليل معنويات تويتر

هناك منصات تعلم آلي مختلفة متاحة لمساعدة الأشخاص على بناء وتنفيذ نماذج تحليل معنويات Twitter.يمكن أن توفر هذه المنصات إمكانية الوصول إلى نماذج تدريب مسبقًا أو جاهزة للتدريب.يمكنك استخدام بيانات Twitter الخاصة بك لتدريب هذه النماذج.لتطوير نموذج ، تحتاج إلى إجراء الخطوات التالية:

- حدد نوع النموذج الذي تريد إنشاءه.على سبيل المثال ، نموذج المصنف الذي يساعد على تصنيف النص إلى ملصقات محددة مسبقًا.

- تحديد نوع التصنيف.في هذه الحالة ، سيكون تحليل المشاعر.

- استيراد بيانات Twitter ذات الصلة لتدريب النموذج.

- تسمية البيانات على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة.على سبيل المثال ، لتدريب النموذج الخاص بك.

- اختبار النموذج الخاص بك.

4. تحليل بيانات Twitter عن المشاعر الإيجابية/السلبية

بمجرد أن يتم تدريب النموذج الخاص بك ويعطي نتائج اختبار مرضية ، فهو جاهز للنشر.الآن ، تحتاج فقط إلى توصيل بيانات Twitter الخاصة بك بنموذج تحليل المشاعر الخاص بك.هناك عدة طرق للقيام بذلك.طريقة واحدة هي تحليل ملفات محددة من التغريدات الجديدة أو غير المرئية وتصنيفها.هناك طريقة أخرى تتمثل في دمج بيانات Twitter مع جداول Zapier و Google واستخدام النموذج الخاص بك لتحليل هذه البيانات.

5. تصور رؤى

هناك أدوات يمكن أن تساعد في تصور نتائج البيانات الخاصة بك وجعلها سهلة التفسير والهضم.تقوم أدوات التصور الجذابة هذه ، مثل Google Data Studio و Looker و Tableau ، وما إلى ذلك ، بإنشاء تقارير مرئية ، بما في ذلك الرسوم البيانية والرسوم البيانية وجداول البيانات ، التي يمكن فهمها بسهولة من قبل جمهور أوسع.

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.