Como realizar análises de sentimentos do Twitter?
What is Twitter sentiment analysis?
A análise de sentimentos do Twitter é uma técnica de aprendizado de máquina automatizado em tempo real que identifica e classifica o contexto subjetivo em tweets.
A análise de sentimentos dos dados do Twitter envolve a mineração de opinião para analisar a intenção psicológica positiva, negativa ou neutra em tweets.Posteriormente, as pistas textuais subsequentes são previstas com base nos padrões identificados durante a mineração de texto.
Com uma média de aproximadamente 10.033 tweets por segundo, conforme relatado em maio de 2022, o número crescente de tweets por dia está gerando muitos dados.
ANÁLISE DE ANÁLISE DO TWTEREN ANÁLISE DA MÁQUINA Utiliza algoritmos de classificação de processamento de linguagem natural (PNL) para enfrentar o desafio.Entre eles estão a regressão logística, Bayes ingênuo (NB) e máquinas vetoriais de suporte (SVM) são classificadores bem conhecidos.
Como realizar análises de sentimentos do Twitter?
As etapas comuns para realizar uma análise de sentimentos do Twitter incluem:
- Classificando dados do Twitter
- Limpando dados do Twitter
- Desenvolvendo o modelo de análise de sentimentos do Twitter
- Analisando dados do Twitter para sentimento positivo/negativo
- Visualizando insights
1. Classificando dados do Twitter
O primeiro passo na análise de sentimentos é coletar e classificar os dados.Há uma enorme quantidade de dados no Twitter e é importante escolher os dados mais relevantes para o problema que você está tentando resolver ou o que espera encontrar.Somente dados relevantes podem ser usados para treinar um modelo de análise de sentimentos e testar se o modelo tem desempenho satisfatório nos dados do Twitter.Outro aspecto importante a cobrir é o tipo de tweets que você deseja analisar - histórico ou atual.Para classificar esses dados, você primeiro precisa extraí -los do Twitter.Para fazer isso, você pode usar algumas das seguintes plataformas:
- Zapier, por exemplo, cria um fluxo de trabalho automatizado entre os formulários do Twitter e do Google.
- O IFTTT coleta dados do Twitter sem nenhum código.
- Exportar tweets para rastrear hashtags, palavras -chave etc. em tempo real ou encontrar tweets e menções históricas.
- Download de tweets para coletar tweets da sua própria conta, incluindo menções e respostas.
- API do Twitter para acessar e analisar tweets públicos sobre palavras -chave, menções de marca, tags de assunto ou tweets de pessoas específicas.- Tweepy, uma biblioteca Python para acessar a API do Twitter e coletar dados a partir daí.
2. Limpando dados do Twitter
Depois de coletar e classificar os dados, eles precisam ser limpos antes que possam ser usados para treinar um modelo de análise de sentimentos do Twitter.Os dados do Twitter são principalmente não estruturados, portanto, o processo de limpeza envolve a remoção de emoticons, caracteres especiais e espaços desnecessários.O processo também envolve a remoção de tweets duplicados, formatação e remoção de tweets muito curtos - tweets de menos de três caracteres.Os dados mais limpos fornecem resultados mais precisos.
3. Desenvolvendo Modelo de Análise de Sentimento no Twitter
Existem diferentes plataformas de aprendizado de máquina disponíveis para ajudar as pessoas a construir e implementar modelos de análise de sentimentos do Twitter.Essas plataformas podem fornecer acesso a modelos pré-treinados ou prontos para treinar.Você pode usar seus dados do Twitter para treinar esses modelos.Para desenvolver um modelo, você precisa executar as seguintes etapas:
- Selecione o tipo de modelo que você deseja criar.Por exemplo, um modelo de classificador que ajuda a classificar o texto em rótulos predefinidos.
- Determine o tipo de classificação.Nesse caso, será uma análise de sentimentos.
- Importar dados relevantes do Twitter para treinar o modelo.
- Rotule os dados como positivos, negativos ou neutros.Por exemplo, para treinar seu modelo.
- Teste seu modelo.
4. Analisando dados do Twitter para sentimento positivo/negativo
Depois que seu modelo for treinado e fornece resultados de testes satisfatórios, ele está pronto para a implantação.Agora, você só precisa conectar seus dados do Twitter ao seu modelo de análise de sentimentos.Há várias maneiras de fazer isso.Uma maneira é analisar arquivos específicos de tweets novos ou invisíveis e classificá -los.Outra maneira é integrar dados do Twitter com as tabelas Zapier e Google e usar seu modelo para analisar esses dados.
5. Visualizando idéias
Existem ferramentas que podem ajudar a visualizar os resultados dos seus dados e facilitar a interpretação e a digerida.Essas ferramentas atraentes de visualização, como o Google Data Studio, Looker, Tableau, etc., criam relatórios visuais, incluindo gráficos, gráficos e tabelas de dados, que são facilmente entendidas por um público mais amplo.
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.
