Pasos para realizar el análisis de sentimientos de Twitter
1. Recopilar datos de Twitter
La recopilación de información de Twitter debe tener en cuenta tanto los tweets actuales como los tweets históricos.
Los datos de los tweets actuales se pueden usar para rastrear palabras clave o etiquetas de sujetos en tiempo real, y los datos de los tweets históricos son valiosos para comparar el sentimiento a lo largo del tiempo.
2. Prepare los datos
Después de seleccionar tweets relevantes para el análisis de sentimientos, es hora de preparar los datos.Es importante administrar los datos al seleccionarlos para realizar un análisis de estudio o sentimiento.Cuanto mejor sea la calidad del contenido seleccionado, mejores serán los resultados.
La información o el contenido irrelevante deben eliminarse, como emojis, espacios adicionales, citas irrelevantes, etc. Por ejemplo, como parte de la preparación, se debe realizar una investigación en profundidad para excluir tweets duplicados o generados por BOT.
3. Análisis de datos de los sentimientos
Los tweets que califican para la investigación de calidad ahora se pueden enviar a las herramientas de análisis de sentimientos para la investigación.
Visualización de resultados
El análisis de sentimientos expone los datos obtenidos generando resultados de KPI a través de gráficos.Hay dos enfoques distintos para visualizar el análisis en tiempo real: análisis de texto básico o análisis geoespacial en tiempo real.
Análisis de texto básico en tiempo real
Analizar las clasificaciones de texto y sentimientos en tweets en tiempo real es un desafío porque debe procesar y calificar los datos de forma transmisión.La generación de paneles de influencia en este caso de uso también es básico, ya que otros puntos de datos como "ubicación" y clasificación de influencia no se consideran aquí.
Análisis geoespacial en tiempo real
Para las marcas globales, es importante saber qué está sucediendo a nivel mundial.La reputación de la marca se puede administrar a través de protocolos de representación regional y comunicación, con un enfoque en las expectativas del cliente.Comprender los "brotes" y las tendencias en una interfaz de mapeo tipo Google facilitan la forma de entender cómo diferentes clientes en diferentes regiones y culturas están interpretando eventos.Esto puede volverse muy complejo a medida que se ocupa de los datos de transmisión (texto y datos geoespaciales), aprendizaje automático y paneles reactivos.
