Análisis de sentimientos para Twitter con Vader y TextBlob
El análisis de sentimientos constituye una herramienta fundamental para el éxito de las actividades orientadas al público. Las redes sociales se han consagrado como un escenario válido para realizar este análisis, especialmente Twitter, que ofrece un API libre para la obtención de datos. El proceso...
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| Published in: | Revista ODIGOS Vol. 2; no. 3; pp. 9 - 25 |
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| Main Author: | |
| Format: | Journal Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Tecnologica Israel
10-10-2021
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| Subjects: | |
| Online Access: | Get full text |
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| Summary: | El análisis de sentimientos constituye una herramienta fundamental para el éxito de las actividades orientadas al público. Las redes sociales se han consagrado como un escenario válido para realizar este análisis, especialmente Twitter, que ofrece un API libre para la obtención de datos. El proceso para análisis de sentimientos incluye etapas de descarga, utilizando la librería Tweepy, depuración implementando métodos para eliminar símbolos que no aporten en el sentimiento del tuit y análisis con dos librerías: Vader y TextBlob. Estas devuelven un porcentaje que define si el tuit es positivo o negativo; sin embargo, cada una funciona con un algoritmo y entrenamiento diferente que ocasiona discrepancia en los resultados, TextBlob presentó mayor precisión. La parte final del análisis constituyen en el cálculo de métricas: precisión, exactitud, sensibilidad, especificidad y matriz de confusión. |
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| ISSN: | 2697-3405 2697-3405 |
| DOI: | 10.35290/ro.v2n3.2021.494 |