Grattez le sentiment des médias sociaux à l’aide de l’API Easy2digital, Twitter

Ce chapitre vous montre comment tirer parti des API Easy2digital pour lire le ton et le sentiment des opinions des gens derrière certains sujets Twitter. Cela s’appelle l’analyse des sentiments des médias sociaux. Ce devrait être le chapitre du deuxième semestre après le bot Twitter. À la fin du chapitre, vous maîtrisez pourquoi l’analyse des sentiments est précieuse pour votre entreprise et êtes en mesure de mettre en œuvre l’analyse vous-même.

Ingrédients: Python, API Easy2digital, API Twitter

Table des matières: robot d’analyse des sentiments des médias sociaux

• Pourquoi l’analyse des sentiments est-elle vitale pour les entreprises et le marketing?
• API Easy2digital
• Extraire la polarité et la subjectivité de requêtes spécifiques
• Split en positif, neutre et négatif par score
• Define a percentage function and Use Round()
• Script Python complet de l’analyse des sentiments Twitter
• FAQ

Pourquoi l’analyse des sentiments est-elle vitale pour l’entreprise?

En tant que marketing ou homme d’affaires, vous pourriez être curieux de savoir quelles sont les opinions des gens sur les sujets, produits et événements les plus populaires. Peut-être en tant qu’analyste, vous souhaitez étudier l’effet de la récente campagne de marketing de marque de votre entreprise. Et surtout, la planification d’une campagne de marketing de contenu pour s’engager avec les besoins du client. C’est parce que le bon ton correspondant au sentiment et à la perception de l’esprit des clients est essentiel au succès.

L’analyse des sentiments est extrêmement utile pour aider votre entreprise. Il nous permet d’obtenir un aperçu de l’opinion publique plus large derrière certains sujets, produits et événements et vous donner un aperçu du contenu et de l’effet de campagne en cours.

Pendant ce temps, vous pouvez trouver des réponses à la question la plus importante d’une entreprise à partir de l’analyse des sentiments. Vous pouvez en fonction des commentaires des clients et le ton de la voix ajuste la stratégie d’une entreprise. Pendant ce temps, vous pouvez également observer et surveiller la marque et le mot de votre concurrent du mois. Et absorber ce qu’ils ont bien fait et tirer parti de ce qu’ils ont fait pire sont super utiles.

Dans l’environnement d’aujourd’hui, il est totalement possible de collecter les données et de trouver les réponses concernant la curiosité mentionnée ci-dessus. Cependant, le déjeuner peut ne pas être gratuit, ou même dire que les gens souffrent maintenant de surcharge de données. Les entreprises pourraient faire collecter des montagnes d’opinions des clients. Pourtant, pour les simples humains, il est toujours impossible de l’analyser manuellement sans aucune sorte d’erreur ni de biais.

Heureusement, avec Python, la collecte et la visualisation des données d’analyse des sentiments dans un centre est facile et automatique. Et Twitter serait l’un des canaux de médias sociaux les plus parfaits pour vous pomper les données de bruit et de voix.

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.

Extraire la polarité et la subjectivité de requêtes spécifiques

Comme la création d’un bot Twitter pour gratter le contenu de sujet spécifique, l’analyse des sentiments doit également gratter le contenu d’abord sur Twitter. Et l’étape supplémentaire consiste à lire les informations sur le sentiment du texte plutôt que de trouver les plus populaires.

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:

Split en positif, neutre et négatif par score

Comme mentionné, il existe une gamme d’index de nombres à souligner si un poste est positif ou négatif de la polarité. Dans le paragraphe précédent, nous avons récupéré le numéro de polarité total. Nous devons donc ici séparer les positifs, négatifs et neutres (le nombre est égal à zéro) en utilisant si les conditions dans le script

Définissez une fonction en pourcentage et utilisez la méthode rond ()

Les nombres positifs et négatifs ne peuvent pas présenter un pourcentage sur tous les poteaux grattés. Vous n’êtes donc pas en mesure de découvrir instantanément le sentiment et le ton. Ainsi, vous pouvez créer une fonction DEF qui utilise le nombre positif divisé par le total des poteaux ou le nombre négatif divisé par le total des poteaux.

De plus, ces flotteurs de nombres pourraient en avoir trop et rendre les choses difficiles à lire si vous utilisez la méthode flottante dans la fonction de pourcentage DEF. Ici, vous pouvez donc brancher et utiliser la méthode ronde pour raccourcir les flotteurs du nombre, tels que 2 ou 3.

Script Python complet de l’analyse des sentiments des médias sociaux à l’aide d’une API et Twitter Easy2digital

If you are interested in the full script of social media sentiment analysis using Easy2Digital API and Twitter, please subscribe to our newsletter by adding the message “Chapter 35”. We would send you the script immediately to your mailbox.

Contactez-nous

J’espère que vous apprécierez la lecture du chapitre 35: Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux en utilisant Python, Twitter et API Easy2digital. Si vous l’avez fait, veuillez nous soutenir en faisant l’une des choses énumérées ci-dessous, car cela aide toujours notre chaîne.

• 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
• Partagez l’article sur votre réseau social avec le hashtag # easy2digital
• Buy products with Easy2Digital 10% OFF Discount code (Easy2DigitalNewBuyers2021)
• Vous vous inscrivez à notre newsletter hebdomadaire pour recevoir les derniers articles, vidéos et codes de remise Easy2digital
• Subscribe to our monthly membership through Patreon to enjoy exclusive benefits (www.patreon.com/louisludigital)

FAQ:

Q1: Qu’est-ce que l’analyse des sentiments du contenu social?

R: L’analyse des sentiments du contenu social est un produit de marque qui aide les entreprises à analyser le sentiment derrière le contenu des médias sociaux. Il utilise des algorithmes de traitement du langage naturel pour déterminer si les publications sur les réseaux sociaux ont un sentiment positif, négatif ou neutre.

Q2: Comment fonctionne l’analyse des sentiments du contenu social?

R: L’analyse du sentiment du contenu social fonctionne en analysant le texte des publications sur les réseaux sociaux et en appliquant des algorithmes d’apprentissage automatique pour déterminer le sentiment exprimé dans le contenu. Il prend en compte les mots utilisés, le contexte et d’autres facteurs pour classer avec précision le sentiment de chaque poste.

Q3: Pourquoi l’analyse du sentiment de contenu social est-elle importante pour les entreprises?

R: L’analyse du sentiment de contenu social est importante pour les entreprises car elle leur permet de comprendre comment leur marque est perçue sur les réseaux sociaux. En analysant le sentiment, les entreprises peuvent identifier les domaines à améliorer, surveiller les commentaires des clients et prendre des décisions basées sur les données pour améliorer leur réputation en ligne.

Q4: Quels sont les avantages de l’utilisation de l’analyse des sentiments du contenu social?

R: L’utilisation de l’analyse des sentiments du contenu social offre plusieurs avantages aux entreprises. Il leur permet de suivre et de mesurer le sentiment des clients, d’identifier des sujets ou des problèmes de tendance, de surveiller la réputation de la marque et de mieux comprendre les préférences et les comportements des clients.

Q5: L’analyse des sentiments du contenu social peut-il être personnalisé pour des industries spécifiques?

R: Oui, l’analyse du sentiment de contenu social peut être personnalisée pour des industries spécifiques. Les algorithmes peuvent être formés sur des données spécifiques à l’industrie pour améliorer la précision de l’analyse des sentiments pour cette industrie particulière. Cette personnalisation permet aux entreprises d’acquérir des informations plus pertinentes et de prendre des décisions éclairées.

Q6: L’analyse du sentiment de contenu social est-elle compatible avec différentes plateformes de médias sociaux?

R: Oui, l’analyse des sentiments du contenu social est compatible avec différentes plateformes de médias sociaux. Il peut analyser le contenu à partir de plateformes populaires comme Twitter, Facebook, Instagram, etc. Cela garantit que les entreprises peuvent surveiller le sentiment sur un large éventail de réseaux sociaux.

Q7: Quelle est la précision de l’analyse du sentiment du contenu social?

R: La précision de l’analyse des sentiments du contenu social dépend de divers facteurs, notamment la qualité et la quantité de données de formation, la complexité du langage utilisé et les algorithmes spécifiques utilisés. Avec une personnalisation et une formation appropriées, il peut atteindre des niveaux élevés de précision dans la classification des sentiments.

Q8: L’analyse du sentiment du contenu social peut-elle détecter le sarcasme ou l’ironie?

R: La détection du sarcasme ou de l’ironie dans les publications sur les réseaux sociaux peut être difficile même pour les algorithmes d’analyse avancée des sentiments. Bien que l’analyse des sentiments du contenu social puisse saisir certaines expressions sarcastiques ou ironiques, elle ne peut pas toujours les interpréter avec précision. Cependant, l’amélioration continue et les mises à jour de l’algorithme peuvent améliorer sa capacité à détecter de telles nuances.

Q9: Comment les entreprises peuvent-elles utiliser les informations de l’analyse des sentiments du contenu social?

R: Les entreprises peuvent utiliser les idées de l’analyse des sentiments du contenu social de diverses manières. Ils peuvent identifier les problèmes potentiels ou le sentiment négatif dès le début et prendre les mesures appropriées pour les résoudre. Ils peuvent également identifier le sentiment positif et en tirer parti à des fins de marketing et de création de marque. De plus, les informations peuvent aider les entreprises à comprendre les préférences des clients et à adapter leurs produits ou services en conséquence.

Q10: L’analyse du contenu social est-elle conforme au RGPD?

R: Oui, l’analyse des sentiments du contenu social peut être conforme au RGPD. Il est crucial pour les entreprises de s’assurer que les données qu’ils collectent et analysent par l’analyse des sentiments adhèrent aux réglementations énoncées par le RGPD. En mettant en œuvre des mesures de protection des données appropriées, telles que l’obtention de consentement et l’anonymisation des données, les entreprises peuvent utiliser l’analyse des sentiments du contenu social de manière conforme.