Analiza sentimentelor pe Twitter

Analiza datelor din social media în R

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

Prezentarea lecției

Ce este analiza sentimentelor?
Efectuarea analizei sentimentelor pe tweet-uri
Interpretarea pentru a înțelege opiniile utilizatorilor

Analiza sentimentelor

Obținerea percepției asupra unui produs sau brand
Extragerea și cuantificarea opiniilor pozitive, negative și neutre
Emoții precum încredere, bucurie și furie din text

Emoții în analiza sentimentelor

Importanța analizei sentimentelor

Percepțiile clienților influențează deciziile de cumpărare
Ajută la înțelegerea opiniilor clienților
Abordare proactivă pentru a asculta și implica clienții

Cum funcționează analiza sentimentelor

Biblioteci predefinite de sentiment pentru calculul scorurilor
Antrenate și punctate în funcție de sensul sau intenția cuvintelor
Fiecare cuvânt este punctat în funcție de proximitatea față de un cuvânt pozitiv sau negativ
Același concept se extinde la cuvintele care exprimă emoții specifice

Pașii analizei sentimentelor

Pasul 1 în analiza sentimentelor

Pașii analizei sentimentelor

Pasul 2 în analiza sentimentelor

Pașii analizei sentimentelor

Pasul 3 în analiza sentimentelor

Pașii analizei sentimentelor

Pasul 4 în analiza sentimentelor

Extragerea tweet-urilor pentru analiza sentimentelor

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

Efectuarea analizei sentimentelor

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

Vizualizarea scorurilor de sentiment

# 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

Suma scorurilor de sentiment

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

Cadru de date cu scoruri de sentiment

# 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

Cadru de date cu scoruri de sentiment

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

Cadru de date cu scoruri de sentiment

# 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

Reprezentarea grafică a sentimentelor

Reprezentați grafic sentimentele cu 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))

Vizualizarea sentimentelor

Să exersăm!

Analiza datelor din social media în R