Étapes pour effectuer l'analyse du sentiment Twitter
1. Collectez les données Twitter
La collecte d'informations sur Twitter doit prendre en compte à la fois les tweets actuels et les tweets historiques.
Les données des tweets actuelles peuvent être utilisées pour suivre les mots clés ou les balises de sujet en temps réel, et les données des tweets historiques sont utiles pour comparer le sentiment dans le temps.
2. Préparez les données
Après avoir sélectionné des tweets pertinents pour l'analyse des sentiments, il est temps de préparer les données.Il est important de gérer les données lors de la sélection pour effectuer une étude ou une analyse des sentiments.Plus la qualité du contenu sélectionné sera, meilleur sera les résultats.
Des informations ou du contenu non pertinents doivent être supprimés, tels que les emojis, les espaces supplémentaires, les citations non pertinentes, etc. Par exemple, dans le cadre de la préparation, une enquête approfondie doit être menée pour exclure des tweets en double ou en bot.
3. Analyse du sentiment des données
Les tweets qui sont admissibles à la recherche de qualité peuvent désormais être soumis à des outils d'analyse des sentiments pour enquête.
Visualisation des résultats
L'analyse des sentiments expose les données obtenues en générant des résultats KPI via des graphiques.Il existe deux approches distinctes pour visualiser l'analyse en temps réel - l'analyse de texte de base ou l'analyse géospatiale en temps réel.
Analyse de texte de base en temps réel
L'analyse des notes de texte et de sentiment dans les tweets en temps réel est un défi car vous devez traiter et évaluer les données de façon en streaming.La génération de tableaux de bord d'influence dans ce cas d'utilisation est également basique, car d'autres points de données tels que «l'emplacement» et le classement des influenceurs ne sont pas pris en compte ici.
Analytique géospatiale en temps réel
Pour les marques mondiales, il est important de savoir ce qui se passe à l'échelle mondiale.La réputation de la marque peut être gérée par le biais de protocoles régionaux de représentation et de communication, en mettant l'accent sur les attentes des clients.Comprendre les «épidémies» et les tendances dans une interface de mappage de type Google permet de comprendre facilement comment les différents clients dans différentes régions et cultures interprètent les événements.Cela peut rapidement devenir très complexe lorsque vous gérez les données de streaming (textes et données géospatiales), l'apprentissage automatique et les tableaux de bord réactifs.
