Análise de sentimento

Analisando dados de mídias sociais em Python

Alex Hanna

Computational Social Scientist

Entendendo a análise de sentimento

  • Método
    • Contar palavras positivas/negativas no documento
    • Avaliar a positividade/negatividade do documento inteiro
  • Usos
    • Analisar reações a uma empresa, produto, político ou política pública
Analisando dados de mídias sociais em Python

Ferramentas de análise de sentimento

  • VADER SentimentIntensityAnalyzer()
    • Parte do Natural Language Toolkit (nltk)
    • Bom para textos curtos, como tweets
    • Mede o sentimento de palavras específicas (ex.: angry, happy)
    • Também considera sentimento de emoji (😀) e capitalização (Nice vs NICE)
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Implementando a análise de sentimento

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

sid = SentimentIntensityAnalyzer()

sentiment_scores = tweets['text'].apply(sid.polarity_scores)
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Interpretando as pontuações de sentimento

  • Ler tweets como parte do processo
    • Tem face validity? (ou seja, isso bate com sua noção do que é positivo ou negativo?)
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Interpretando as pontuações de sentimento

tweet1 = 'RT @jeffrey_heer: Thanks for inviting me, and thanks 
for the lovely visualization of the talk! ...'
print(sid.polarity_scores(tweet1))

{'neg': 0.0, 'neu': 0.496, 'pos': 0.504, 'compound': 0.9041}

tweet2 = 'i am having problems with google play music'
print(sid.polarity_scores(tweet2)

{'neg': 0.267, 'neu': 0.495, 'pos': 0.238, 'compound': -0.0772}
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Gerando médias de sentimento

sentiment = sentiment_scores.apply(lambda x: x['compound'])

sentiment_fb = sentiment[check_word_in_tweet('facebook', tweets)]
                    .resample('1 min').mean()
sentiment_gg = sentiment[check_word_in_tweet('google', tweets)]
                    .resample('1 min').mean()
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Plotando pontuações de sentimento

plt.plot(
    sentiment_fb.index.minute, 
    sentiment_fb, color = 'blue'
    )
plt.plot(
    sentiment_g.index.minute, 
    sentiment_gg, color = 'green'
    )   
plt.xlabel('Minute')
plt.ylabel('Sentiment')
plt.title('Sentiment of companies')
plt.legend(('Facebook', 'Google'))
plt.show()

Sentimento: Facebook vs. Google

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Vamos praticar!

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