Comment effectuer une analyse des sentiments Twitter?

What is Twitter sentiment analysis?

L'analyse des sentiments Twitter est une technique automatisée d'apprentissage automatique en temps réel qui identifie et classe le contexte subjectif dans les tweets.

L'analyse des sentiments des données Twitter implique l'extraction d'opinion pour analyser l'intention psychologique positive, négative ou neutre dans les tweets.Par la suite, les indices textuels ultérieurs sont prévus sur la base des modèles identifiés lors de l'exploitation de texte.

Avec une moyenne d'environ 10 033 tweets par seconde, comme indiqué en mai 2022, le nombre croissant de tweets par jour génère beaucoup de données.

Twitter Sentiment Analyse Machine Learning utilise des algorithmes de classification de traitement du langage naturel (NLP) pour relever le défi.Parmi eux, la régression logistique, les Bayes naïfs (NB) et les machines vectorielles de support (SVM) sont des classificateurs bien connus.

Comment effectuer une analyse des sentiments Twitter?

Les étapes courantes pour effectuer une analyse des sentiments Twitter comprennent:

- Trier les données Twitter

- nettoyer les données Twitter

- Développement du modèle d'analyse des sentiments Twitter

- Analyser les données Twitter pour un sentiment positif / négatif

- Visualiser les idées

1. Trier les données Twitter

La première étape de l'analyse des sentiments consiste à collecter et à trier les données.Il existe une énorme quantité de données sur Twitter et il est important de choisir les données les plus pertinentes pour le problème que vous essayez de résoudre ou la chose que vous espérez trouver.Seules les données pertinentes peuvent être utilisées pour former un modèle d'analyse des sentiments et tester si le modèle fonctionne de manière satisfaisante sur les données Twitter.Un autre aspect important à couvrir est le type de tweets que vous souhaitez analyser - historique ou actuel.Pour trier ces données, vous devez d'abord l'extraire de Twitter.Pour ce faire, vous pouvez utiliser certaines des plates-formes suivantes:

- Zapier, par exemple, crée un flux de travail automatisé entre les formulaires Twitter et Google.

- IFTTT collecte les données Twitter sans aucun code.

- Exporter des tweets pour suivre les hashtags, les mots clés, etc. en temps réel, ou trouver des tweets et des mentions historiques.

- Tweets Téléchargez pour collecter les tweets de votre propre compte, y compris les mentions et les réponses.

- API Twitter pour accéder et analyser les tweets publics sur les mots clés, les mentions de marque, les étiquettes de sujet ou les tweets de personnes spécifiques.- Tweepy, une bibliothèque Python pour accéder à l'API Twitter et collecter des données à partir de là.

2. Nettoyer les données Twitter

Après avoir collecté et trié les données, il doit être nettoyé avant qu'il puisse être utilisé pour former un modèle d'analyse des sentiments Twitter.Les données Twitter sont principalement non structurées, donc le processus de nettoyage consiste à éliminer les émoticônes, les caractères spéciaux et les espaces inutiles.Le processus consiste également à supprimer les tweets en double, à formater et à supprimer des tweets très courts - tweets de moins de trois caractères.Les données plus propres fournissent des résultats plus précis.

3. Développement du modèle d'analyse des sentiments Twitter

Il existe différentes plates-formes d'apprentissage automatique pour aider les gens à créer et à mettre en œuvre des modèles d'analyse des sentiments Twitter.Ces plateformes peuvent donner accès à des modèles pré-formés ou prêts à l'emploi.Vous pouvez utiliser vos données Twitter pour former ces modèles.Pour développer un modèle, vous devez effectuer les étapes suivantes:

- Sélectionnez le type de modèle que vous souhaitez construire.Par exemple, un modèle de classificateur qui aide à classer le texte en étiquettes prédéfinies.

- Déterminez le type de classification.Dans ce cas, ce sera une analyse des sentiments.

- Importez des données Twitter pertinentes pour former le modèle.

- Étiquetez les données comme positives, négatives ou neutres.Par exemple, pour former votre modèle.

- Testez votre modèle.

4. Analyse des données Twitter pour un sentiment positif / négatif

Une fois votre modèle formé et donné des résultats de test satisfaisants, il est prêt pour le déploiement.Maintenant, il vous suffit de connecter vos données Twitter à votre modèle d'analyse des sentiments.Il existe plusieurs façons de le faire.Une façon consiste à analyser des fichiers spécifiques de tweets nouveaux ou invisibles et de les classer.Une autre façon consiste à intégrer les données Twitter à Zapier et à Google Tables et à utiliser votre modèle pour analyser ces données.

5. Visualiser les informations

Il existe des outils qui peuvent vous aider à visualiser les résultats de vos données et les rendre faciles à interpréter et à digérer.Ces outils de visualisation attrayants, tels que Google Data Studio, Looker, Tableau, etc., créent des rapports visuels, y compris des graphiques, des graphiques et des tables de données, qui sont facilement compris par un public plus large.

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.