Las redes sociales son el nuevo centro de conocimiento para todos los grupos de edad. Se ha convertido en una plataforma para expresar sentimientos en forma de opiniones y reseñas sobre casi todo: películas, marcas, productos, redes sociales, actividades, etc. Las reseñas u opiniones pueden ser positivas o negativas y analizar las mismas se conoce como 'Análisis de opinión'.
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“El análisis de sentimiento se puede definir como un análisis sistemático de expresiones en línea. '
Sentiment Analysis se usa mucho en R, una herramienta de código abierto para análisis estadístico integral. R realiza la importante tarea del análisis de sentimiento y proporciona una representación visual de este análisis. Para obtener una explicación completa, lea nuestra publicación sobre y Hay muchas razones para por qué un especialista en marketing debería optar por R, ya que es una de las personas que se beneficiará enormemente de R
En nuestra publicación anterior, cubrimos tipos de análisis de sentimiento y los escenarios en los que se utiliza. La siguiente gran pregunta aquí es ¿cómo puede una organización analizar realmente los datos de sentimiento?
Hay 5 pasos para analizar los datos de opinión y aquí está la representación gráfica de la metodología para hacer lo mismo.
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Métodos de análisis de sentimientos
- Recopilación de datos
Los consumidores suelen expresar sus sentimientos en foros públicos como blogs, foros de discusión, reseñas de productos, así como en sus registros privados: sitios de redes sociales como Facebook y Twitter. Las opiniones y los sentimientos se expresan de diferentes maneras, con diferente vocabulario, contexto de escritura, uso de formas breves y jerga, lo que hace que los datos sean enormes y desorganizados. El análisis manual de los datos de opinión es prácticamente imposible. Por lo tanto, se utilizan lenguajes de programación especiales como 'R' para procesar y analizar los datos.
- Preparación de textos
La preparación del texto no es más que filtrar los datos extraídos antes del análisis. Incluye identificar y eliminar el contenido no textual y el contenido que es irrelevante para el área de estudio de los datos.
- Detección de sentimiento
En esta etapa, se examina la subjetividad de cada oración de la revisión y opinión. Se retienen las oraciones con expresiones subjetivas y se descarta la que transmite expresiones objetivas. El análisis de sentimientos se realiza en diferentes niveles utilizando técnicas computacionales comunes como Unigramas, lemas, negación, etc.
- Clasificación de sentimiento
Los sentimientos pueden clasificarse ampliamente en dos grupos, positivos y negativos. En esta etapa de la metodología del análisis de sentimientos, cada oración subjetiva detectada se clasifica en grupos: positiva, negativa, buena, mala, me gusta, no me gusta.
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- Presentación de salida
La idea principal del análisis de sentimientos es convertir texto no estructurado en información significativa. Una vez finalizado el análisis, los resultados del texto se muestran en gráficos como gráficos circulares, gráficos de barras y gráficos de líneas.
Llevar a cabo un análisis de sentimiento es una tarea importante para todos los proveedores de productos y servicios en la actualidad. Por lo tanto, use el lenguaje 'R' y comience.