Risotee el sentimiento de las redes sociales utilizando la API Easy2Digital, Twitter

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 los negocios y el marketing?
• API Easy2Digital
• Extraer la polaridad y subjetividad de consultas específicas
• Dividido en positivo, neutral y negativo por puntaje
• Define a percentage function and Use Round()
• Script de Python completo del análisis de sentimientos de Twitter
• Preguntas más frecuentes

¿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 subjetividad 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

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PREGUNTAS MÁS FRECUENTES:

P1: ¿Qué es el análisis de sentimientos de contenido social?

R: El análisis de sentimientos de contenido social es un producto de marca que ayuda a las empresas a analizar el sentimiento detrás del contenido de las redes sociales. Utiliza algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para determinar si las publicaciones en las redes sociales tienen un sentimiento positivo, negativo o neutral.

P2: ¿Cómo funciona el análisis de sentimientos de contenido social?

R: El análisis de sentimientos de contenido social funciona analizando el texto de las publicaciones en las redes sociales y aplicando algoritmos de aprendizaje automático para determinar el sentimiento expresado en el contenido. Tiene en cuenta las palabras utilizadas, el contexto y otros factores para clasificar con precisión el sentimiento de cada publicación.

P3: ¿Por qué es importante el análisis de sentimientos de contenido social para las empresas?

R: El análisis de sentimientos de contenido social es importante para las empresas porque les permite comprender cómo se percibe su marca en las redes sociales. Al analizar el sentimiento, las empresas pueden identificar áreas para mejorar, monitorear los comentarios de los clientes y tomar decisiones basadas en datos para mejorar su reputación en línea.

P4: ¿Cuáles son los beneficios de usar el análisis de sentimientos de contenido social?

R: El uso del análisis de sentimientos de contenido social proporciona varios beneficios para las empresas. Les permite rastrear y medir el sentimiento del cliente, identificar temas o problemas de tendencia, monitorear la reputación de la marca y obtener información sobre las preferencias y comportamientos del cliente.

P5: ¿Se puede personalizar el análisis de sentimientos de contenido social para industrias específicas?

R: Sí, el análisis de sentimientos de contenido social se puede personalizar para industrias específicas. Los algoritmos pueden ser capacitados en datos específicos de la industria para mejorar la precisión del análisis de sentimientos para esa industria en particular. Esta personalización permite a las empresas obtener ideas más relevantes y tomar decisiones informadas.

P6: ¿El análisis de sentimientos de contenido social es compatible con diferentes plataformas de redes sociales?

R: Sí, el análisis de sentimientos de contenido social es compatible con diferentes plataformas de redes sociales. Puede analizar contenido de plataformas populares como Twitter, Facebook, Instagram y más. Esto garantiza que las empresas puedan monitorear el sentimiento en una amplia gama de canales de redes sociales.

P7: ¿Qué tan preciso es el análisis de sentimientos de contenido social?

R: La precisión del análisis de sentimientos de contenido social depende de varios factores, incluida la calidad y cantidad de datos de capacitación, la complejidad del lenguaje utilizado y los algoritmos específicos utilizados. Con una personalización y capacitación adecuadas, puede lograr altos niveles de precisión en la clasificación de sentimientos.

P8: ¿Puede el análisis de sentimientos de contenido social detectar sarcasmo o ironía?

R: Detectar sarcasmo o ironía en las publicaciones de redes sociales puede ser un desafío incluso para los algoritmos avanzados de análisis de sentimientos. Si bien el análisis de sentimientos de contenido social puede capturar algunas expresiones sarcásticas o irónicas, puede no siempre interpretarlas con precisión. Sin embargo, la mejora continua y las actualizaciones del algoritmo pueden mejorar su capacidad para detectar tales matices.

P9: ¿Cómo pueden las empresas utilizar las ideas del análisis de sentimientos de contenido social?

R: Las empresas pueden utilizar las ideas del análisis de sentimientos de contenido social de varias maneras. Pueden identificar posibles problemas o sentimientos negativos desde el principio y tomar las medidas apropiadas para abordarlos. También pueden identificar el sentimiento positivo y aprovecharlo con fines de marketing y construcción de marca. Además, las ideas pueden ayudar a las empresas a comprender las preferencias de los clientes y adaptar sus productos o servicios en consecuencia.

P10: ¿Cumple con el análisis de sentimientos de contenido social GDPR?

R: Sí, el análisis de sentimientos de contenido social puede cumplir con GDPR. Es crucial que las empresas se aseguren de que los datos que recopilen y analicen a través del análisis de sentimientos se adhieran a las regulaciones establecidas por GDPR. Al implementar medidas de protección de datos apropiadas, como obtener el consentimiento y anonimizar datos, las empresas pueden usar el análisis de sentimientos de contenido social de manera compatible.