¿Cuáles son los pasos necesarios para el análisis de sentimientos de las redes sociales?

En primer lugar, debe elegir una herramienta que haga el análisis de sentimientos por usted.

Estoy sesgado con la recomendación de Brand24 , que es una herramienta de monitoreo de medios en su esencia, pero hay otras herramientas como Brandwatch o Sysomos que podría usar. Siempre que tenga funciones de análisis de sentimientos, está listo para comenzar 🙂

Configura un proyecto de monitoreo y las menciones comienzan a fluir a su tablero. Cuanto más popular sea su marca, más menciones probablemente obtendrá. No puedo decir con certeza cómo funciona dentro de otras herramientas, pero en Brand24 puedes distinguir entre sentimientos positivos, neutrales y negativos.

Desafortunadamente, en algunos casos, su marca podría mencionarse en un contexto negativo. Debe estar alerta en caso de que ocurra algo así y por eso el análisis de sentimientos será su mejor amigo. Tan pronto como ingrese al tablero, puede filtrar los resultados de acuerdo con el sentimiento asignado con un solo clic.

Recomiendo comenzar a filtrar con el sentimiento negativo, ya que esas menciones son las que necesitan su atención inmediata. Su reputación es un activo invaluable, y debe cuidarla en todo momento, y no hay mejores maneras de hacerlo que realizar un análisis de opinión de las menciones de su marca.

Esto nos lleva muy bien al lado de la atención al cliente . Las redes sociales son canales de comunicación con sus clientes en estos días, y cada vez que no estén contentos con algo relacionado con usted, ya sea que sea su culpa o no, lo llamarán a Facebook / Twitter / Instagram.

Dichas menciones aparecerán en su tablero con un color rojo parpadeante, y será mejor que comience a involucrarlas tan pronto como estén allí.

La gente hoy en día espera que las marcas respondan en las redes sociales casi de inmediato, y si no eres lo suficientemente rápido, es mejor que veas que se mueven hacia tus competidores en lugar de esperar tu respuesta.

¡Hablando de competidores (y monitoreándolos )! Ahí es donde también debe implementar el análisis de sentimientos. Al monitorear sus nombres de marca, verá las formas en que se perciben simplemente mirando sus menciones de marca. Pueden cometer algunos errores en cuanto a la comunicación, y usted debe aprender de esos errores.

Si no logran mencionarlos, incluso si es positivo, no tenga miedo de interactuar con un autor de dicha mención. Me he encontrado con numerosas menciones en las redes sociales de nuestros competidores a las que no se les prestó atención y al involucrar a esas personas, no solo las ayudé sino que también presenté a nuestra empresa como la que escucha más de lo que la gente habla de nosotros.

¡Te recomiendo hacer lo mismo!

Para clasificar las publicaciones según el sentimiento, debe tener un modelo adecuado para hacerlo.

Recolectando sus datos

Ahora, para crear su modelo, primero necesita un conjunto de datos para construir su modelo. A esto lo llamamos datos de capacitación. Estos datos casi siempre son específicos del dominio en el que estás trabajando: ¿análisis de sentimientos en las publicaciones de Facebook? Luego construyes tu modelo usando publicaciones de Facebook.

Juicios de relevancia

Ahora tiene sus datos de entrenamiento, pero no sabe qué publicaciones en sus datos de entrenamiento pertenecen a qué clase de opinión; actualmente no existe un mapeo. Entonces, para obtener esta asignación, a menudo debemos hacer esto manualmente, donde el crowdsourcing se vuelve útil. Hay algunas estrategias que hacen esta etapa automáticamente, lo que creo que se hizo al crear el corpus sentiment140.

Entonces tenemos nuestro corpus recién creado que podemos usar para entrenar nuestro modelo.

Selección de modelo

A menudo, antes o como parte de esta etapa, realizamos un análisis de la colección para encontrar las características más definitorias de cada clase; este paso se denomina selección de características.

Una vez que tenemos las mejores características para usar, elegimos un modelo basado en nuestras suposiciones y restricciones, y obviamente en los datos en sí.

Estos modelos pueden ser tan simples como reglas simples (por ejemplo, si la publicación contiene la palabra odio, entonces la publicación tiene un sentimiento negativo) a modelos más complejos y / o probabilísticos.

Después de construir / entrenar nuestro modelo, debemos evaluarlo; de lo contrario, no sabemos lo bueno que es. Podríamos usar conjuntos de entrenamiento / prueba divididos de validación cruzada, etc., de nuevo hasta las restricciones del proyecto que usa.

Clasificando la publicación usando nuestro modelo

dada una publicación, podemos usar el modo para calcular la probabilidad de que la publicación pertenezca a cada clase de opinión y elegir la clase con la probabilidad máxima como nuestra clase de opinión.

Por supuesto, puede hacer todo esto manualmente usando Python, pero ya hay marcos disponibles para usar que solo necesitan datos de entrenamiento, listas de características y el nombre del algoritmo que desea usar.

Hola,

Este es un tutorial que describe cómo hacer un análisis de sentimientos de contenido social utilizando nuestro producto MeaningCloud. Análisis de sentimientos en Excel: cómo comenzar | SignificadoCloud

Si se enfoca en personalizar el análisis a su dominio creando diccionarios personales y modelos de opinión.

Espero eso ayude.

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