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 du sentiment 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.

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

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