Twitter-sentimentanalyse

Socialemediagegevens analyseren in R

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

Lesoverzicht

Wat is sentimentanalyse?
Voer sentimentanalyse uit op tweets
Interpreteer om gevoelens en meningen te begrijpen

Sentimentanalyse

Haal inzichten op over perceptie van een product of merk
Extraheer en kwantificeer positieve, negatieve en neutrale meningen
Emoties zoals trust, joy en anger uit tekst

Emoties in sentimentanalyse

Belang van sentimentanalyse

Klantpercepties sturen aankoopbeslissingen
Helpt de vinger aan de pols te houden bij klantgevoel
Proactief luisteren en direct betrokken zijn

Hoe sentimentanalyse werkt

Vooraf gedefinieerde sentimentlexicons om scores te berekenen
Getraind en gescoord op basis van betekenis of intentie van woorden
Elke woordscore hangt af van nabijheid tot positief of negatief woord
Zelfde concept voor woorden die specifieke emoties uitdrukken

Stappen in sentimentanalyse

Stap 1 in sentimentanalyse

Stappen in sentimentanalyse

Stap 2 in sentimentanalyse

Stappen in sentimentanalyse

Stap 3 in sentimentanalyse

Stappen in sentimentanalyse

Stap 4 in sentimentanalyse

Tweets ophalen voor sentimentanalyse

# Extract tweets on galaxy fold
twts_galxy  <-  search_tweets("galaxy fold", n = 5000, 
                                lang = "en", include_rts = FALSE)

Sentimentanalyse uitvoeren

# Perform sentiment analysis for tweets on galaxy fold
library(syuzhet)
sa.value <- get_nrc_sentiment(twts_galxy$text)

Sentimentscores bekijken

# View the sentiment scores
sa.value[1:5,1:7]

anger    anticipation    disgust    fear    joy    sadness    surprise
<dbl>       <dbl>         <dbl>     <dbl>  <dbl>    <dbl>       <dbl> 
0             0             0         0      0        0           0
1             0             0         0      0        0           0
1             1             0         2      1        1           1
0             0             0         1      0        0           0
0             0             0         0      0        0           0

Som van sentimentscores

# Calculate sum of sentiment scores
score <- colSums(sa.value[,])

Dataframe met sentimentscores

# Convert to data frame
score_df <- data.frame(score)

# View the data frame
score_df

               score
               <dbl>
anger           211            
anticipation    825            
disgust         214            
fear            253            
joy             412            
sadness         197            
surprise        315            
trust           641            
negative        487            
positive       1351

Dataframe met sentimentscores

# Convert row names into 'sentiment' column
# Combine with sentiment scores
sa.score <- cbind(sentiment = row.names(score_df), 
                  score_df, row.names=NULL)

Dataframe met sentimentscores

# View data frame with sentiment scores
print(sa.score)

sentiment      score
<fct>         <dbl>
anger           211            
anticipation    825            
disgust         214            
fear            253            
joy             412            
sadness         197            
surprise        315            
trust           641            
negative        487            
positive        1351

Sentiments plotten en visualiseren

Plot en visualiseer sentiments met ggplot()

# Plot the sentiment scores
ggplot(data = sa.score2, aes(x = sentiment, y = score, 
       fill = sentiment)) +
       geom_bar(stat = "identity") +
       theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Sentiments visualiseren

Visualiseer de sentiments

Laten we oefenen!

Socialemediagegevens analyseren in R