Etapas para executar a análise de sentimentos do Twitter

1. Colete dados do Twitter

A coleta de informações do Twitter deve levar em consideração os tweets atuais e os tweets históricos.

Os dados dos tweets atuais podem ser usados para rastrear palavras -chave ou tags de assunto em tempo real, e os dados de tweets históricos são valiosos para comparar o sentimento ao longo do tempo.

2. Prepare os dados

Depois de selecionar tweets relevantes para análise de sentimentos, é hora de preparar os dados.É importante gerenciar os dados ao selecioná -los para realizar uma análise de estudo ou sentimento.Quanto melhor a qualidade do conteúdo selecionado, melhores serão os resultados.

Informações ou conteúdo irrelevantes precisam ser removidos, como emojis, espaços extras, citações irrelevantes, etc. Por exemplo, como parte da preparação, uma investigação aprofundada deve ser realizada para excluir tweets duplicados ou gerados por bot.

3. Análise de sentimentos de dados

Os tweets que se qualificam para pesquisas de qualidade agora podem ser submetidos a ferramentas de análise de sentimentos para investigação.

Visualização de resultados

A análise de sentimentos expõe os dados obtidos pela geração de resultados de KPI através de gráficos.Existem duas abordagens distintas para visualizar análises em tempo real-análise de texto básico ou análise geoespacial em tempo real.

Análise de texto básico em tempo real

Analisar as classificações de texto e sentimento em tweets em tempo real é um desafio, porque você precisa processar e classificar os dados de maneira a streaming.A geração de painéis de influenciadores neste caso de uso também é básica, pois outros pontos de dados, como "Local" e a classificação de influenciadores, não são considerados aqui.

Análise geoespacial em tempo real

Para marcas globais, é importante saber o que está acontecendo globalmente.A reputação da marca pode ser gerenciada por meio de protocolos regionais de representação e comunicação, com foco nas expectativas dos clientes.Compreender "surtos" e tendências em uma interface de mapeamento do tipo Google facilita a compreensão de como diferentes clientes em diferentes regiões e culturas estão interpretando eventos.Isso pode se tornar rapidamente muito complexo ao lidar com dados de streaming (texto e dados geoespaciais), aprendizado de máquina e painéis reativos.