Este capítulo le muestra cómo aprovechar las API Easy2Digital para leer el tono y el sentimiento de las opiniones de las personas detrás de algunos temas de Twitter. Se llama análisis de sentimientos de redes sociales. Este debería ser el capítulo de la segunda mitad después del bot de Twitter. Al final del capítulo, usted domina por qué el análisis de sentimientos es valioso para su negocio y puede implementar el análisis usted mismo.
Ingredientes: Python, Easy2Digital API, API de Twitter
Tabla de contenido: Robot de análisis de sentimientos en redes sociales
¿Por qué el análisis de sentimientos es vital para el negocio?
Como vendedor o empresario, puede tener curiosidad sobre las opiniones de las personas sobre los temas, productos y eventos más populares. Quizás como analista, desea estudiar el efecto de la reciente campaña de marketing de marca de su empresa. Y lo más importante, planificar una campaña de marketing de contenidos para comprometerse con las necesidades del cliente. Se debe a que el tono correcto que coincide con el sentimiento y la percepción de las mentes de los clientes es fundamental para el éxito.
El análisis de sentimientos es extremadamente útil para ayudar a su negocio. Nos permite obtener una visión general de la opinión pública más amplia detrás de ciertos temas, productos y eventos y . darle una idea del contenido y el efecto continuo de la campaña.
Mientras tanto, puede encontrar respuestas al tema más importante de un negocio del análisis de sentimientos. Puede basarse en los comentarios de los clientes y el tono de voz ajustar la estrategia de un negocio. Mientras tanto, puede observar y monitorear la marca y la palabra del mes de su competidor. Y absorber lo que hicieron bien, y aprovechar lo que hicieron peor son muy útiles.
En el entorno actual, es totalmente factible recopilar los datos y encontrar las respuestas con respecto a la curiosidad mencionada anteriormente. Sin embargo, el almuerzo podría no ser gratis, o incluso diciendo que las personas ahora sufren de sobrecarga de datos. Las empresas pueden tener montañas de opiniones de clientes recopiladas. Sin embargo, para los simples humanos, todavía es imposible analizarlo manualmente sin ningún tipo de error o sesgo.
Afortunadamente con Python, la recopilación y visualización de los datos de análisis de sentimientos en un centro es fácil y automático. Y Twitter sería uno de los canales de redes sociales más perfectos para bombear los datos de ruido y voz.
API Easy2Digital
Basically, API returns two main sentiment data of a sentence. The sentence can be from the blog, Q&A, social post, etc. They are polarity and subjectivity. From the quantitative perspective, these two essential methods are core and critical for you to analyze the generated dataset.
Polarity lies between [-1,1], -1 defines a negative sentiment and 1 defines a positive sentiment. Negative words reverse the polarity. It has semantic labels that help with fine-grained analysis. For example — emoticons, exclamation marks, emojis, etc.
Subjectivity lies between [0,1]. It quantifies the amount of personal opinion and factual information contained in the text. The higher subjectivity number means that the text contains more personal opinions.
Extraer la polaridad y subje. tividad de consultas específicas
Al igual que construir un bot de Twitter para raspar contenido de temas específico, el análisis de sentimientos también necesita raspar el contenido primero en Twitter. Y el paso más es leer la información del sentimiento del texto en lugar de solo encontrar los más populares.
It’s very straightforward by just using API. And then you can create the other two variables to get all posts’ polarity numbers and subjectivities numbers. Here are the codes:
Dividido en positivo, neutral y negativo por puntaje
Como se mencionó, hay un rango de índices de números para señalar si una publicación es positiva o negativa de la polaridad. En el párrafo anterior, obtuvimos el número de polaridad total. Entonces, aquí necesitamos dividir los positivos, negativos y neutrales (el número es igual a cero) usando las condiciones en el script
Definir una función porcentual y usar el método Round ()
Los números positivos y negativos no pueden presentar un porcentaje de todas las publicaciones raspadas. Por lo tanto, no puede descubrir instantáneamente el sentimiento y el tono. Por lo tanto, puede crear una función DEF que usa el número positivo dividido por los postes totales o el número negativo dividido por los postes totales.
Además, esos flotadores numéricos pueden tener demasiado y dificultar la lectura si usa el método flotante en la función de porcentaje de DEF. Por lo tanto, aquí puede conectar y usar el método redondo para acortar los flotadores numéricos, como 2 o 3.
Script de Python completo del análisis de sentimientos de las redes sociales utilizando la API Easy2Digital y Twitter
If you are interested in the full script of social media sentiment analysis using Easy2Digital API and Twitter, please s. ubscribe to our newsletter by adding the message “Chapter 35”. We would send you the script immediately to your mailbox.
Contáctenos
Espero que disfrutes leyendo el Capítulo 35: Análisis de sentimientos en las redes sociales usando Python, Twitter y Easy2Digital API. Si lo hizo, por favor nos apoye haciendo una de las cosas enumeradas a continuación, porque siempre ayuda a nuestro canal.
- Support and donate to our channel through PayPal (paypal.me/Easy2digital)
- Subscribe to my channel and turn on the notification bell Easy2Digital Youtube channel.
- Follow and like my page Easy2Digital Facebook page
- Comparta el artículo en su red social con el hashtag #Easy2Digital
- Buy products with Easy2Digital 10% OFF Discount code (Easy2DigitalNewBuyers2021)
- Usted se registra en nuestro boletín semanal para recibir los últimos artículos, videos y códigos de descuento de Easy2Digital.
- Subscribe to our monthly membership through Patreon to enjoy exclusive benefits (www.patreon.com/louisludigital)
