¿Cómo realizar el análisis de sentimientos de Twitter?
What is Twitter sentiment analysis?
El análisis de sentimientos de Twitter es una técnica de aprendizaje automático automatizado en tiempo real que identifica y clasifica el contexto subjetivo en los tweets.
El análisis de sentimientos de los datos de Twitter implica la minería de opinión para analizar la intención psicológica positiva, negativa o neutral en los tweets.Posteriormente, se predicen señales textuales posteriores en función de los patrones identificados durante la minería de texto.
Con un promedio de aproximadamente 10,033 tweets por segundo, como se informó en mayo de 2022, el creciente número de tweets por día está generando muchos datos.
Twitter Sentiment Analying Machine Learning utiliza algoritmos de clasificación de procesamiento del lenguaje natural (PNL) para enfrentar el desafío.Entre ellos se encuentran la regresión logística, los bayes ingenuos (NB) y las máquinas de vectores de soporte (SVM) son clasificadores bien conocidos.
¿Cómo realizar el análisis de sentimientos de Twitter?
Los pasos comunes para realizar un análisis de sentimientos de Twitter incluyen:
- Ordenar los datos de Twitter
- Limpiar los datos de Twitter
- Desarrollo del modelo de análisis de sentimientos de Twitter
- Analizar los datos de Twitter para un sentimiento positivo/negativo
- Visualización de ideas
1. Ordenar los datos de Twitter
El primer paso en el análisis de sentimientos es recopilar y ordenar los datos.Hay una gran cantidad de datos en Twitter y es importante elegir los datos más relevantes para el problema que está tratando de resolver o lo que espera encontrar.Solo los datos relevantes se pueden usar para capacitar a un modelo de análisis de sentimientos y probar si el modelo funciona satisfactoriamente en los datos de Twitter.Otro aspecto importante para cubrir es el tipo de tweets que desea analizar: histórico o actual.Para ordenar estos datos, primero debe extraerlo de Twitter.Para hacer esto, puede usar algunas de las siguientes plataformas:
- Zapier, por ejemplo, crea un flujo de trabajo automatizado entre los formularios de Twitter y Google.
- IFTTT recopila datos de Twitter sin ningún código.
- Exportar tweets para rastrear hashtags, palabras clave, etc. en tiempo real, o encontrar tweets y menciones históricas.
- Descarga de tweets para recopilar tweets de su propia cuenta, incluidas menciones y respuestas.
- API de Twitter para acceder y analizar tweets públicos sobre palabras clave, menciones de marca, etiquetas de asignaturas o tweets de personas específicas.- Tweepy, una biblioteca de Python para acceder a la API de Twitter y recopilar datos desde allí.
2. Limpieza de datos de Twitter
Después de recopilar y clasificar los datos, debe limpiarse antes de que pueda usarse para entrenar un modelo de análisis de sentimientos de Twitter.Los datos de Twitter no están estructurados, por lo que el proceso de limpieza implica eliminar emoticones, caracteres especiales y espacios innecesarios.El proceso también implica eliminar tweets duplicados, formatear y eliminar tweets muy cortos, tweets de menos de tres caracteres.Los datos más limpios proporcionan resultados más precisos.
3. Desarrollo del modelo de análisis de sentimientos de Twitter
Existen diferentes plataformas de aprendizaje automático disponibles para ayudar a las personas a construir e implementar modelos de análisis de sentimientos de Twitter.Estas plataformas pueden proporcionar acceso a modelos previamente capacitados o listos para el entrenamiento.Puede usar sus datos de Twitter para entrenar estos modelos.Para desarrollar un modelo, debe realizar los siguientes pasos:
- Seleccione el tipo de modelo que desea construir.Por ejemplo, un modelo clasificador que ayuda a clasificar el texto en etiquetas predefinidas.
- Determine el tipo de clasificación.En este caso, será análisis de sentimientos.
- Importar datos de Twitter relevantes para capacitar al modelo.
- Etiquetar los datos como positivos, negativos o neutrales.Por ejemplo, para entrenar a su modelo.
- Pon a prueba tu modelo.
4. Analizar los datos de Twitter para un sentimiento positivo/negativo
Una vez que su modelo ha sido capacitado y ofrece resultados de pruebas satisfactorios, está listo para la implementación.Ahora, solo necesita conectar sus datos de Twitter a su modelo de análisis de sentimientos.Hay varias formas de hacerlo.Una forma es analizar archivos específicos de tweets nuevos o invisibles y clasificarlos.Otra forma es integrar los datos de Twitter con las tablas de Zapier y Google y usar su modelo para analizar estos datos.
5. Visualizar las ideas
Hay herramientas que pueden ayudar a visualizar los resultados de sus datos y facilitarlos de interpretar y digerir.Estas atractivas herramientas de visualización, como Google Data Studio, Looker, Tableau, etc., crean informes visuales, incluidos cuadros, gráficos y tablas de datos, que son fácilmente entendidas por un público más amplio.
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.
