o Twitter possui 330 milhões de usuários ativos mensais, o que permite que as empresas alcancem um público amplo e se conectem com clientes sem intermediários. No lado negativo, há tanta informação que é difícil para as marcas detectar rapidamente menções sociais negativas que podem prejudicar seus negócios.É por isso que a análise de sentimentos, que envolve o monitoramento de emoções em conversas em plataformas de mídia social, tornou-se uma estratégia chave no marketing de mídia social.

analise sentimentos no Twitter em tempo real

ouvir como os clientes se sentem no Twitter permite que as empresas entendam seu público, mantenham o que está sendo dito sobre sua marca e seus concorrentes e descubram novas tendências no setor.

neste guia, saiba como você pode usar ferramentas de análise de sentimentos para ouvir seus clientes no Twitter e siga nosso tutorial sobre como realizar a análise de sentimentos em apenas alguns passos simples.

  • O Que É Análise De Sentimento?
  • como fazer análise de sentimento do Twitter: Tutorial
  • Análise De Sentimento Do Twitter Casos De Uso

O Que É Análise De Sentimento?

a análise de sentimentos é o processo automatizado de identificação e classificação de informações subjetivas em dados de texto. Isso pode ser uma opinião, um julgamento ou um sentimento sobre um determinado tópico ou recurso de produto.

o tipo mais comum de análise de sentimento é ‘Detecção de polaridade’ e envolve a classificação de declarações como positivas, negativas ou neutras. Um modelo de análise de sentimento de polaridade, por exemplo, marca automaticamente este tweet como positivo:

exemplo de comentário do Twitter mostrando sentimento:"adoro o novo recurso de segurança".

Teste com o seu próprio texto

Resultados

TagConfidence
Positive98.9%

análise de Sentimento usa Processamento de Linguagem Natural (NLP) para fazer sentido da linguagem humana, e aprendizado de máquina para automaticamente fornecem resultados exatos.

conecte ferramentas de análise de sentimentos diretamente às suas plataformas sociais , para que você possa monitorar seus tweets como e quando eles entram, 24 horas por dia, 7 dias por semana, e obter insights atualizados de suas menções sociais.

como Realizar análise de sentimento em seus dados do Twitter

Realizar análise de sentimento nos dados do Twitter envolve cinco etapas:

  1. Reunir relevantes Twitter de dados
  2. Limpar dados usando o pré-processamento, técnicas de
  3. Criar um sentimento de análise de máquina modelo de aprendizagem
  4. Analisar o seu Twitter de dados usando o seu sentimento modelo de análise
  5. Visualizar os resultados de seu Twitter sentiment analysis

nesta seção, vamos explicar cada um desses estágios e fornecer ferramentas para programadores e não programadores, assim você pode começar com a análise de sentimento imediatamente.

Reunir o Twitter de Dados

É importante que o Twitter de dados é representativo do que você está tentando descobrir porque você vai usá-lo para:

  • Treinar o seu sentimento modelo de análise
  • Testar como seu modelo executa no Twitter de dados

Você também deve considerar o tipo de tweets que você deseja analisar:

  • Atual Tweets: útil para rastrear palavras-chave ou hashtags em tempo real.

  • Tweets históricos: útil para comparar sentimentos em diferentes períodos.

agora, você provavelmente está se perguntando como extrair dados do Twitter se ainda não o salvou em seu help desk ou em um arquivo do Excel. Existem diferentes maneiras de fazer isso. Vamos dar uma olhada em algumas das opções:

Criar um Zap na Zapier

Zapier é uma plataforma que permite que diferentes equipes (marketing, RH, suporte ao cliente, produto, etc) para se conectar a aplicativos que eles usam para que eles possam trabalhar juntos. É excelente para usuários não técnicos, pois você não precisa escrever uma única linha de código para coletar tweets.

para criar um fluxo de trabalho automatizado no Zapier (um Zap), basta escolher um aplicativo como gatilho(este será o aplicativo de onde você extrairá dados) e outro aplicativo (ou aplicativos) como ação (para onde os dados serão enviados).Digamos que você queira extrair tweets que mencionem sua marca em tempo real. Você pode usar o Zapier para conectar o Twitter ao Planilhas Google e coletar tweets assim que o Zap detectar seu nome de marca nos tweets:

etapas para definir o Twitter como o aplicativo trigger ao criar um Zap.

Vá um passo além e conecte o Zapier ao MonkeyLearn para realizar automaticamente a análise de sentimento nos dados recebidos do Twitter. Aprenda a criar um Zap para análise de sentimentos com MonkeyLearn.

conecte os dados do Twitter com IFTTT

IFTTT significa ‘se isso, então isso’. Como o Zapier, essa ferramenta permite que você se conecte a diferentes aplicativos para que você possa definir uma ação quando determinados critérios forem atendidos. Use-o para obter dados do Twitter com zero linhas de código.

Acompanhe os dados do Twitter com Export Tweet

Export Tweet permite rastrear uma palavra-chave, hashtag ou conta em tempo real ou pesquisar dados históricos. No entanto, a versão gratuita tem limitações e recomendamos a atualização para aproveitar ao máximo a plataforma.

Baixe seus dados com Tweet Download

Tweet Download permite que você baixe os tweets de sua própria conta, juntamente com as respostas e menções. Isso é especialmente útil para marcas que desejam rastrear qual conteúdo funciona melhor com os usuários, quais são as principais coisas que os usuários afirmam sobre seus produtos, etc.

Use a API do Twitter

a API do Twitter permite acessar e interagir com dados públicos do Twitter.

Use a API de Streaming do Twitter para se conectar a fluxos de dados do Twitter e coletar tweets contendo palavras-chave, menções de marca e hashtags, ou coletar tweets de usuários específicos.

Use a API de pesquisa padrão para obter tweets históricos publicados até 7 dias atrás. As alternativas incluem APIs de pesquisa histórica (como Powertrack histórico e pesquisa de arquivo completo), que podem coletar tweets a partir de 2006.

conecte-se com Tweepy

Tweepyé uma biblioteca Python fácil de usar para acessar a API do Twitter. Começar com Tweepy com este tutorial ou conhecerá a fundo as outras bibliotecas populares que você pode usar com a API do Twitter:

  • Python: Twython, Python Ferramentas do Twitter, python-twitter,
  • Ruby: o Twitter Ruby Gem
  • Nó: twit
  • PHP: twitter-api-php

Prepare seus dados

depois de reunir os tweets necessários para sua análise de sentimento, você precisará preparar seus dados. Os dados de mídia Social não são estruturados e precisam ser limpos antes de usá – los para treinar um modelo de análise de sentimentos-dados de boa qualidade levarão a resultados mais precisos.O pré-processamento de um conjunto de dados do Twitter envolve uma série de Tarefas, como remover todos os tipos de informações irrelevantes, como emojis, caracteres especiais e espaços em branco extras. Também pode envolver fazer melhorias de formato, excluir tweets duplicados ou tweets com menos de três caracteres.

confira este guia sobre como preparar seus dados.

crie um modelo de Análise de sentimentos do Twitter

MonkeyLearn é uma plataforma de aprendizado de máquina que facilita a construção e implementação de análises de sentimentos. Você pode começar imediatamente com um dos modelos de análise de sentimento pré-treinados ou pode treinar o seu próprio usando seus dados do Twitter.

de qualquer forma, Inscreva-se no MonkeyLearn para ter acesso aos modelos pré-treinados e ao construtor de modelos.

em seguida, siga este tutorial para realizar análise de sentimento em seus dados do Twitter.

Tutorial De Análise De Sentimento Do Twitter

1. Escolha um modelo de tipo

Ir para o MonkeyLearn dashboard e, em seguida, clique no botão no canto direito: “Criar um modelo’ e, em seguida, escolha a opção ‘Classificador’:

MonkeyLearn da análise de sentimento construtor: escolha um modelo

2. Decida qual tipo de classificação você gostaria de fazer

na lista de tipo de classificador; clique em ‘Análise de sentimento’:

Construtor de modelos da MonkeyLearn: escolha uma análise de sentimento, classificação de tópicos e classificação de intenção

3. Importe seus dados do Twitter

os dados que você importa serão seus dados de treinamento, usados para treinar seu modelo de aprendizado de máquina. Carregue dados do Twitter de um arquivo CSV ou Excel e selecione as colunas que deseja usar:

Model builder: a etapa para importar dados do Twitter enviando um arquivo Excel ou CSV

Model builder: a etapa para selecionar a coluna de dados do Twitter que você deseja analisar

5. Marque dados para treinar seu classificador

agora, é hora de treinar seu modelo de análise de sentimento, marcando manualmente cada um dos tweets como Positivo, Negativo ou neutro, com base na polaridade da opinião. Depois de marcar os primeiros tweets, o modelo começará a fazer suas próprias previsões. Você pode corrigi-los se a resposta não estiver correta:

 como marcar e treinar seu modelo de análise de sentimento para detectar emoções em tweets

6. Teste o seu classificador

Depois de ter treinado o seu modelo com alguns exemplos, você pode colar seus próprios textos para ver como o sentimento modelo de análise classifica-o:

teste o sentimento analyzer para ver se ele categoriza tweets corretamente

MonkeyLearn oferece diferentes tipos de estatísticas para medir o desempenho do seu sentimento de análise classificador. Estes são precisão, pontuação F1, precisão e recall. Você também pode encontrar uma nuvem de palavras-chave do Twitter com os termos mais frequentes para cada sentimento.

se você não conseguir ver todas as estatísticas, isso pode significar que você precisa marcar mais dados. Nesse caso, por exemplo, o modelo requer mais dados de treinamento para a categoria negativa:

pontuações de sentimento e resultados para mostrar como seu classificador de sentimento está se saindo

lembre-se de que quanto mais dados de treinamento você marcar, mais preciso será seu classificador. Outra maneira de melhorar a precisão do seu modelo é verificar todos os falsos positivos e falsos negativos e marcar novamente os incorretos. Veja como:

uma lista de tweets e suas tags de polaridade correspondentes

analise seus dados do Twitter para Sentimento

Agora você tem um modelo de análise de sentimento que está pronto para analisar toneladas de tweets! O próximo passo é integrar os dados do Twitter que você deseja analisar com o modelo de análise de sentimento que você acabou de criar. Existem três maneiras de fazer isso com MonkeyLearn:

  • análise do lote: Vá para ‘Batch’ e carregue um arquivo CSV ou Excel com tweets novos e invisíveis. O classificador processará todos os tweets e fornecerá um novo arquivo com os resultados da análise de sentimento.
  • integrações: existem várias integrações disponíveis que você pode usar para analisar novos dados com seu modelo de análise de sentimento. Por exemplo, você pode usar o Planilhas Google como uma entrada para seus dados ou o Zapier para conectar os dados do Twitter ao MonkeyLearn.

integrações disponíveis: Zapier, Rapidminer, Planilhas Google, Zendesk

  • API do MonkeyLearn: se você sabe como codificar, pode ligar para as ferramentas de análise de sentimentos da MonkeyLearn em Python (e outras linguagens de programação) para analisar novos tweets.

API trecho de código

aprender A analisar o seu Twitter de dados em Python usando MonkeyLearn da API, confira este guia sobre a realização de análise de sentimento em Python

Visualizar os Seus Resultados

ferramentas de visualização de Dados ajudam a explicar o sentimento de resultados de análises de uma forma simples e eficaz.

veja como o MonkeyLearn Studio visualiza os resultados de uma análise de sentimento baseada em aspectos nos dados do Twitter. O MonkeyLearn Studio é um conjunto completo de análise de texto e visualização de dados, com modelos de negócios prontos.

realize análises de sentimentos em seus dados do Twitter imediatamente e filtre seus resultados no painel do MonkeyLearn para que você possa aprimorar comentários negativos ou positivos e tomar decisões baseadas em dados em movimento.

 análise do dasboard do MonkeyLearn Studio mostrando os resultados de uma análise de sentimento do Twitter baseada em aspectos.

Outras ferramentas populares de visualização de dados incluem:

  • Google Data Studio

você pode usar esta plataforma Google livre e simples para criar relatórios interativos. Existem mais de 100 fontes disponíveis para importar seus dados, incluindo CSV, Excel e Planilhas Google. Depois de criar seu relatório visual, você pode compartilhá-lo com outras equipes ou indivíduos.

  • Looker

esta é uma plataforma de análise de dados de negócios, criada para gerenciar todos os tipos de dados dentro das diferentes áreas de uma empresa. Você pode se conectar com diferentes bancos de dados e criar gráficos e tabelas de dados. Aprenda como começar.

  • Tableau

definido como software de business intelligence e análise, o Tableau permite que você trabalhe com um grande número de fontes de dados para criar painéis dinâmicos e visualizações de dados atraentes. Uma das melhores coisas sobre o Tableau é que é muito fácil de usar e não requer nenhuma habilidade de codificação. No entanto, oferece diferentes tipos de produtos e alguns deles são direcionados aos desenvolvedores.

Análise de sentimentos do Twitter casos de Uso

a análise de sentimentos do Twitter oferece muitas oportunidades interessantes. Ser capaz de analisar tweets em tempo real e determinar o sentimento subjacente a cada mensagem adiciona uma nova dimensão ao monitoramento de mídia social.

Aqui estão alguns dos aplicativos de negócios mais comuns da análise de sentimentos do Twitter.

monitoramento de mídia Social

a reputação Online é um dos ativos mais preciosos para as marcas. Uma crítica ruim nas mídias sociais pode ser cara para uma empresa se não for tratada de forma eficaz e rápida. A análise de sentimento do Twitter permite que você acompanhe o que está sendo dito sobre seu produto ou serviço nas mídias sociais e pode ajudá-lo a detectar clientes irritados ou menções negativas antes que eles se transformem em uma grande crise.Ao mesmo tempo, a análise do sentimento do Twitter pode fornecer insights interessantes. O que os clientes adoram na sua marca? Quais aspectos recebem as menções mais negativas? Este tweet, por exemplo, indica que o envio rápido é um dos aspectos mais valorizados para esse cliente da Amazon:

 Tweet positivo sobre o Amazon Prime

Análise de sentimento baseada em aspectos com o Twitter pode mostrar quais aspectos do seu negócio precisam ser melhorados e o que faz você se destacar entre seus concorrentes.

atendimento Ao cliente

o Twitter se tornou um canal essencial para o atendimento ao cliente. Na verdade, um número crescente de Empresas tem equipes específicas encarregadas de fornecer suporte ao cliente por meio dessa plataforma de mídia social. Respostas rápidas são fundamentais, já que 60% dos clientes que reclamam nas redes sociais esperam uma resposta dentro de uma hora.

mas como você pode avaliar o desempenho do seu suporte ao Cliente no Twitter? A análise de sentimento do Twitter permite rastrear e analisar todas as interações entre sua marca e seus clientes. Isso pode ser muito útil para analisar a satisfação do cliente com base no tipo de feedback que você recebe.

Este tweet, por exemplo, mostra um cliente decepcionado depois de uma interação com a Southwest Airlines equipa de apoio ao cliente:

Negativo tweet sobre a SouthWest Airlines

Pesquisa de Mercado

Twitter é uma importante fonte de conhecimento do consumidor. Na verdade, as pessoas o usam para expressar todos os tipos de sentimentos, observações, crenças e opiniões sobre uma variedade de tópicos.

você pode usar a análise de sentimento do Twitter para rastrear palavras-chave e tópicos específicos para detectar tendências e interesses do cliente. Entender o que os clientes em potencial gostam, quais são seus comportamentos e como isso muda com o tempo é essencial se você planeja lançar um novo produto.Aqui está um exemplo de como a análise de sentimento do Twitter foi usada para monitorar 4.000 tweets que mencionavam alimentos halal. Essas informações permitiram aos pesquisadores identificar diferentes motivações para o consumo halal de alimentos e segmentar seu mercado em diferentes tipos de consumidores.

a análise de sentimento do Twitter também pode ajudá-lo a ficar um passo à frente de sua concorrência. Ao identificar os pontos problemáticos dos concorrentes, você pode se concentrar nessas áreas ao promover seu negócio.

Monitoramento Da Marca

se você está lançando um novo recurso em sua plataforma, um redesenho do site ou uma nova campanha de marketing, você pode querer acompanhar as reações dos clientes no Twitter. Tomar medidas e fazer alterações ou melhorias em tempo real ajudará a manter a lealdade do cliente.

 Tweet sobre a nova marca do MailChimp

campanhas políticas

uma grande parte da conversa no Twitter gira em torno de notícias e política. Isso o torna um excelente lugar para medir a opinião pública, especialmente durante campanhas eleitorais. A análise de sentimento do Twitter pode fornecer insights interessantes sobre como as pessoas se sentem sobre um candidato específico (e você pode até rastrear o sentimento ao longo do tempo para ver como ele evolui).

durante as eleições dos EUA de 2016, realizamos análise de sentimento no Twitter usando MonkeyLearn para analisar a polaridade das menções do Twitter relacionadas a Donald Trump e Hillary Clinton. Primeiro, pudemos contar o número de menções positivas e negativas para cada candidato durante um período de tempo. Este gráfico mostra os tweets de Trump com base no sentimento:

Trump tweet contagem por Sentimento

em contraste, o gráfico a seguir mostra o número de menções positivas, negativas e neutras para Hillary Clinton:

Clinton tweet contagem de sentimento

Outra visão relevante consistiu em analisar os tweets em datas específicas, por exemplo, no dia do debate presidencial e observando negativos ou positivos, reações, bem como as principais palavras-chave mencionadas durante o dia.

comece com a análise de sentimentos do Twitter

a análise de sentimentos ajuda você a monitorar as emoções de seus clientes no Twitter e entender como elas se sentem. Ele adiciona uma camada extra às métricas tradicionais usadas para analisar o desempenho das marcas nas mídias sociais e oferece às empresas oportunidades poderosas.

Sim, você pode classificar os dados por Sentimento manualmente, mas o que acontece quando seus dados começam a crescer? A análise de sentimento com aprendizado de máquina é simples, rápida e escalável e pode fornecer resultados consistentes com um alto nível de precisão.

com uma plataforma de aprendizado de máquina como MonkeyLearn, é simples começar com a análise de sentimento do Twitter. Contacte-nos hoje e solicite uma demonstração personalizada de um dos nossos especialistas

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