Phân tích cảm xúc trên Twitter

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng R

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

Tổng quan bài học

Phân tích cảm xúc là gì?
Thực hiện phân tích cảm xúc trên tweet
Diễn giải để hiểu cảm xúc và ý kiến của mọi người

Phân tích cảm xúc

Thu thập thông tin về nhận thức của người dùng với sản phẩm hoặc thương hiệu
Trích xuất và định lượng ý kiến tích cực, tiêu cực, trung lập
Cảm xúc như tin cậy, vui mừng, tức giận từ văn bản

Cảm xúc trong phân tích cảm xúc

Tầm quan trọng của phân tích cảm xúc

Nhận thức của khách hàng ảnh hưởng quyết định mua
Giúp nắm bắt cảm nhận của khách hàng
Lắng nghe chủ động và tương tác trực tiếp với khách hàng

Cách hoạt động của phân tích cảm xúc

Thư viện cảm xúc định nghĩa sẵn để tính điểm
Huấn luyện và chấm điểm dựa trên nghĩa hoặc ý định của từ
Mỗi từ được chấm theo mức độ gần với từ tích cực/tiêu cực
Mở rộng cho các từ biểu thị cảm xúc cụ thể

Các bước phân tích cảm xúc

Bước 1 trong phân tích cảm xúc

Các bước phân tích cảm xúc

Bước 2 trong phân tích cảm xúc

Các bước phân tích cảm xúc

Bước 3 trong phân tích cảm xúc

Các bước phân tích cảm xúc

Bước 4 trong phân tích cảm xúc

Trích xuất tweet để phân tích cảm xúc

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

Thực hiện phân tích cảm xúc

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

Xem điểm cảm xúc

# Xem điểm cảm xúc
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

Tổng điểm cảm xúc

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

Data frame điểm cảm xúc

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

# Xem 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

Data frame điểm cảm xúc

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

Data frame điểm cảm xúc

# 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

Vẽ và trực quan hóa cảm xúc

Vẽ và trực quan hóa cảm xúc với 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))

Trực quan hóa cảm xúc

Ayo berlatih!

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng R