ソーシャルメディアは、すべての年齢層にとって新しい知識のハブです。映画、ブランド、製品、ソーシャルアクティビティなど、ほとんどすべてについて意見やレビューの形で感情を表現するためのプラットフォームになっています。レビューや意見は肯定的または否定的である可能性があり、同じものを分析することは「感情分析」として知られています。
「感情分析は、オンライン表現の体系的な分析として定義できます。 「「
感情分析は、包括的な統計分析のためのオープンソースツールであるRで広く使用されています。 Rは、感情分析の重要なタスクを実行し、この分析の視覚的表現を提供します。包括的な説明については、に関する投稿をお読みください そして にはたくさんの理由があります マーケターがRに行くべき理由、 彼はRから大いに恩恵を受ける人々の一人なので
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前回の投稿では、 感情分析の種類 とそれが使用されるシナリオ。 ここでの次の大きな問題は、組織が実際に感情データをどのように分析できるかということです。
感情データを分析するための5つのステップがあります。これは、同じことを行うための方法論のグラフ表示です。
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感情分析の方法
- データ収集
消費者は通常、ブログ、掲示板、製品レビューなどの公開フォーラムや、FacebookやTwitterなどのソーシャルネットワークサイトのプライベートログで感情を表現します。意見や感情はさまざまな方法で表現され、さまざまな語彙、文章の文脈、短い形式やスラングの使用法によって、データが巨大で無秩序になります。感情データを手動で分析することは事実上不可能です。したがって、「R」などの特別なプログラミング言語を使用してデータを処理および分析します。
- テキストの準備
テキストの準備は、分析前に抽出されたデータをフィルタリングすることに他なりません。これには、テキスト以外のコンテンツや、研究分野に関係のないコンテンツをデータから特定して削除することが含まれます。
- 感情の検出
この段階で、レビューと意見の各文の主観性が調べられます。主観的な表現のある文は保持され、客観的な表現を伝える文は破棄されます。感情分析は、ユニグラム、見出語、否定などの一般的な計算手法を使用して、さまざまなレベルで実行されます。
- 感情の分類
感情は大きく2つのグループに分類できます。ポジティブとネガティブです。感情分析方法論のこの段階では、検出された各主観的文は、ポジティブ、ネガティブ、グッド、バッド、ライク、嫌いのグループに分類されます。
- 出力の提示
感情分析の主なアイデアは、非構造化テキストを意味のある情報に変換することです。分析が完了すると、テキストの結果が円グラフ、棒グラフ、折れ線グラフなどのグラフに表示されます。
感情分析を実行することは、今日のすべての製品およびサービスプロバイダーにとって重要なタスクです。だから、「R」言語を使って始めましょう！
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