揚聲器
|
成績單
|
| 團樂 |
大家好，我是團樂，今天我將介紹如何使用 JMP Pro 進行分析 |
| |
COVID-19 推文情緒。 |
| |
眾所周知，COVID-19 大流行對我們大多數人來說是過去一年中最具破壞性的事件。 幸運的是，我們的科學家相對較快地研製出了疫苗。 現在解決危機的挑戰是採用疫苗。 |
| |
除了可用性和可及性，疫苗的採用在很大程度上取決於人們的看法。 |
| |
每個人都可能對疫苗有自己的看法，而且很容易得到我們周圍其他人的意見。 |
| |
然而，我們的社交圈對疫苗的看法可能並不能代表一般人群的意見。 這就是分析的用武之地。 使用推特 |
| |
從 2020 年 12 月到 2021 年 4 月的數據，我們從全球 60,000 條推文樣本中分析並提取了見解。 |
| |
我們使用 JMP 確定了在線章節中最流行的疫苗、一些主題和關注點。 我們還為此分析實施了 JMP 16 中的新情緒分析工具。 |
| |
因此，在我們開始我們的主要分析之前，我們進行了概覽以初步了解樣本。 |
| |
數據有幾個主要變量，包括用戶名、推文淨值、推文標籤和關注者數量， |
| |
轉發？？？和推文內容本身。 我們看到推文的數量 |
| |
三月跳。 關注人數最多的賬戶屬於新聞媒體，例如印度的 NDTV，其次是名人和有影響力的賬戶。 這座寺廟的鳴叫是獨一無二的；轉推被排除在樣本之外。 |
| |
因此，我們用於此分析的主要工具是分析菜單下的文本資源管理器文件。 所以這是一個推文瀏覽器對話。 |
| |
在深入研究推文內容本身之前，我們首先查看了主題標籤。 因此主題標籤會告訴我們用戶指定的推文主題。 推文可以包含代表多個主題的多個主題標籤。 |
| |
在文本資源管理器選項中 |
| |
在分析主題標籤時，我們不需要詞幹提取，所以不需要詞幹提取。 標記化方法只是基本詞。 |
| |
我們繼續進行，因為我們已經知道這些推文與 COVID 19 相關，所以像 COVID 19 及其變體這樣的詞被排除在分析之外，因為它不會給我們增加任何信息價值。 |
| |
所以，很快，我們可以看到這裡的最上面的術語包含最流行的流行疫苗的名稱。 他們是Moderna、輝瑞、 |
| |
人造衛星，阿斯利康。 因此，正如您在此處看到的，每種類型的疫苗都可以用多個術語或主題標籤來指代。 |
| |
所以，既然我們知道流行的……最受歡迎的疫苗，我們想更深入地了解主題標籤 |
| |
因為保留疫苗類型和國家名稱並不能真正為我們增加價值。 我們要將這些詞添加到我們的停用詞詞典中，因為這些詞太突出了，所以它會... |
| |
它將壓倒其他術語和主題。 所以 |
| |
將這些術語添加到停用詞詞典後，我們使用一個查看詞云的可視化應用程序。 看看這個，我們可以看到最突出的術語是接種疫苗、疫苗有效、疫苗拯救生命。 通過這個我們可以得到一些初步的看法 |
| |
這個話題似乎有積極的情緒。 |
| |
現在我們繼續深入探索推文本身。 我們執行類似的工作流程。 這次我們使用 stem 來組合推文內容的選項，因為我們想將術語與相同的基礎組合起來。 這將有助於降低數據的維度。 |
| |
標記化方法，我們將使用正則表達式，以便在使用內置表達式和符號（包括標點符號、空格和製表符）解析文檔時。 |
| |
因此，在這一步之後，將與 COVID 19 相關的停用詞和先前分析中的疫苗名稱添加到標籤中， |
| |
我們想出了這些推文中最常見的術語。 而且，正如我們在這裡看到的，第一個術語是副作用。 這反映了人們對疫苗的極大擔憂，並且 |
| |
這並不奇怪，因為疫苗相對較新，而且很快就問世了。 我有親身經歷 |
| |
整個夏天在越南與我的朋友和家人交談時，我可以很好地理解這一點。 |
| |
他們都不反對疫苗，他們都想接種疫苗並結束 COVID 19，但他們都非常擔心和不情願 |
| |
儘早服用某些類型的疫苗。 他們都想等待更成熟的疫苗 Moderna 或輝瑞。 還有相關新聞……關於凝血問題的報告讓他們非常擔心。 |
| |
在此之後，我們對推文集群進行了潛在類分析， |
| |
由於這種聚類，我們發現推文的內容可以分為幾個主題。 它可能是 |
| |
關於疫苗部署的討論。 這可能是關於人們接種疫苗的個人故事以及他們的感受。 這可能是關於人們對疫苗的擔憂，推文也可能是關於不同國家的大流行情況。 |
| |
最後，對於 JMP Pro 16，我們在文本瀏覽器的三角形菜單下提供了一項新功能。 那就是情緒分析。 該工具將為每個詞分配一個情感分數，並考慮到 |
| |
修飾語，包括否定詞和強化詞。 所以否定詞包括不，不是；強化詞可以非常非常。 例如， |
| |
假設世界……快樂這個詞的情感得分為 60 分。 |
| |
如果程序看到它前面有“否”或“不是”這個詞，它就會給負分 60 分。 用戶也可以從這個網格中手動選擇一個術語並將它們添加到詞典中，並自行為該術語分配一個情感分數。 |
| |
這個工具非常有用，因為默認詞典非常全面，但根據分析的上下文，我們可能希望根據上下文為每個詞自定義一個情感分數。 |
| |
因此，對這個樣本進行分析，我們發現 |
| |
JMP 得分為 7,300 |
| |
推文。他們之中， |
| |
1. |
| |
我們也可以，而不是從整體上看所有的推文，我們也可以把注意力集中在更具體的事情上，比如我們會看 |
| |
只有與某種疫苗類型相關的推文。 例如，我們可以查看僅與 Moderna 相關的推文。 所以當我這樣做時， |
| |
1. 輝瑞也差不多。 其他類型的疫苗有...我看過的所有疫苗都有 |
| |
淨正面推文多於負面推文，但 Moderna 和輝瑞的比例最高。 其他推文，它們的比率較低，但總體而言我們可以... |
| |
我們可以得出結論，總的來說，無論我們談論的是什麼類型的疫苗，人們對疫苗的總體看法大多是積極的。 現在 |
| |
綜上所述， |
| |
因為我們發現 |
| |
JMP Pro 中的 Text Explorer 工具功能非常強大，但也非常易於使用，因此我們可以使用它來執行文本分析並為任何文本樣本提取這些見解。 |
| |
我們在這裡獲得的有關 COVID 19 疫苗推文的結果最終證實了我們的普遍預期。 |
| |
我想強調的是，人們非常擔心疫苗的副作用，這會使一些人不願意接種疫苗。 |
| |
並且需要通過更好的溝通策略和透明度更積極地解決這一問題，以贏得人們的信任和他們接種疫苗的意願。 |
| |
這就是我關於使用 JMP Pro 分析 COVID 19 推文情緒的演講。 非常感謝。 |
