Altoparlante
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Trascrizione
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| Tuan Le |
Ciao a tutti, mi chiamo Tuan Le e oggi farò una presentazione sull'utilizzo di JMP Pro per l'analisi |
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COVID-19 twitta il sentimento. |
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Come tutti sappiamo, la pandemia di COVID-19 è l'evento più dirompente dell'ultimo anno per la maggior parte di noi. Fortunatamente, i nostri scienziati hanno escogitato il vaccino in tempi relativamente brevi. E ora la sfida per risolvere la crisi è l'adozione del vaccino. |
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Oltre alla disponibilità e all'accessibilità, l'adozione del vaccino dipende molto dalla percezione delle persone. |
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Probabilmente ognuno ha la propria opinione sul vaccino ed è abbastanza facile ottenere l'opinione di altre persone intorno a noi. |
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Tuttavia, la percezione della nostra cerchia sociale sul vaccino potrebbe non essere rappresentativa dell'opinione della popolazione generale. È qui che entra in gioco questa analisi. Utilizzando Twitter |
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dati da dicembre 2020 ad aprile 2021, abbiamo analizzato ed estratto insight dal campione di 60.000 tweet in tutto il mondo. |
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Utilizzando JMP abbiamo identificato i vaccini più popolari, alcuni argomenti e preoccupazioni nel capitolo online. Abbiamo anche implementato il nuovo strumento di analisi del sentiment trovato in JMP 16 per questa analisi. |
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Quindi, prima di iniziare la nostra analisi principale, abbiamo dato uno sguardo d'insieme per ottenere una comprensione iniziale del campione. |
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I dati hanno diverse variabili principali, tra cui il nome utente, netto in termini di tweet, l'hashtag del tweet e il numero di follower, |
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il retweet??? e il contenuto del tweet stesso. Vediamo che la quantità dei tweet |
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salto a marzo. Gli account con il maggior numero di follower appartengono a testate giornalistiche, come NDTV in India, seguite da account di celebrità e influencer. I tweet in questo tempio sono unici; i retweet sono esclusi dal campione. |
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Quindi lo strumento principale che stiamo usando per questa analisi è un file Text Explorer nel menu di analisi. Quindi questo è un dialogo di tweet explorer. |
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Prima di immergerci nel contenuto del tweet stesso, abbiamo dato prima un'occhiata all'hashtag. Quindi l'hashtag ci dirà l'argomento del tweet che l'utente si assegna. I tweet possono contenere più hashtag che rappresentano più argomenti. |
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Nell'opzione Esplora testo |
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quando analizziamo gli hashtag, non abbiamo bisogno di stemming, quindi niente stemming. Il metodo di tokenizzazione è solo parole di base. |
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Procediamo e poiché sappiamo già che questi tweet sono correlati a COVID 19, quindi parole come COVID 19 e le sue variazioni sono escluse dall'analisi, perché non ci aggiungono alcun valore informativo. |
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Quindi, molto rapidamente, possiamo vedere che il termine principale qui contiene i nomi del vaccino popolare più popolare. Sono Moderna, Pfizer, |
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Sputnik, AstraZeneca. Quindi, come puoi vedere qui, ogni tipo di vaccino può essere indicato con più di un termine o hashtag. |
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Quindi, ora che conosciamo il vaccino popolare... più popolare, vogliamo dare uno sguardo più approfondito agli hashtag |
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perché mantenere il tipo di vaccino e i nomi dei paesi non ci aggiunge davvero valore oltre questo punto. Aggiungeremo queste parole al nostro dizionario di parole non significative, perché queste parole sono troppo prominenti, quindi sarà... |
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travolgerà altri termini e argomenti. COSÌ |
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dopo aver aggiunto questi termini nel dizionario delle parole non significative, utilizziamo un'app visiva che esamina la nuvola di parole. E guardando questo, possiamo vedere che i termini più importanti sono vaccinarsi, i vaccini funzionano, i vaccini salvano vite. Attraverso questo possiamo ottenere una visione iniziale che |
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questo argomento sembra avere un sentimento positivo. |
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Ora procediamo oltre ed esploriamo i tweet stessi. Eseguiamo un flusso di lavoro simile. Questa volta usiamo stem per combinare l'opzione per il contenuto dei tweet, perché vogliamo combinare i termini con la stessa base. Ciò contribuirà a ridurre la dimensionalità dei dati. |
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Il metodo di tokenizzazione, utilizzeremo regex in modo che quando analizziamo il documento utilizzando l'espressione e il simbolo incorporati, inclusi punteggiatura, spazi e tab. |
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Quindi, dopo questo passaggio e aggiungendo le parole d'arresto relative a COVID 19 e i nomi dei vaccini nell'analisi precedente con l'hashtag, |
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troviamo i termini più frequenti in quei tweet. E, come possiamo vedere qui, il termine numero uno è effetti collaterali. Ciò riflette una grande preoccupazione che le persone hanno con il vaccino e |
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questo non è sorprendente, perché i vaccini sono relativamente nuovi quindi e sono usciti abbastanza velocemente. Ho esperienza personale |
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che posso relazionarmi bene con questo parlando con i miei amici e la mia famiglia in Vietnam durante l'estate. |
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Nessuno di loro è contro il vaccino, tutti vogliono farsi vaccinare e farla finita con il COVID 19, ma sono tutti molto preoccupati e riluttanti |
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con l'assunzione precoce di alcuni tipi di vaccini. Vogliono tutti aspettare Moderna o Pfizer, il tipo di vaccino più collaudato. E le notizie relative... il rapporto relativo alla questione della coagulazione del sangue li preoccupa molto. |
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Successivamente, abbiamo eseguito l'analisi della classe latente su gruppi di tweet e |
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grazie a questo raggruppamento, scopriamo che i contenuti dei tweet possono essere classificati in diversi argomenti. Potrebbe essere |
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una discussione sulla diffusione del vaccino. Potrebbe riguardare la storia personale delle persone che ricevono il vaccino e come si sentono. Potrebbe trattarsi della preoccupazione che le persone hanno per il vaccino, e il tweet potrebbe anche riguardare la situazione della pandemia in diversi paesi. |
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Infine, con JMP Pro 16 abbiamo una nuova funzionalità accessibile dal menu a triangolo di Text Explorer. Questa è l'analisi dei sentimenti. Questo strumento assegnerà un punteggio di sentimento per ogni parola e tenendo conto |
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il modificatore, inclusi i termini di negazione e i termini di intensificazione. Quindi i termini di negazione includono no, no; i termini intensificatori possono essere molto, davvero. Per esempio, |
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diciamo che al mondo... alla parola felice viene assegnato un punteggio di sentimento di 60 punteggio di sentimento positivo. |
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Se il programma vede la parola no o no davanti ad essa, assegnerà invece un punteggio negativo di 60. L'utente può anche selezionare manualmente un termine da questa griglia e aggiungerlo al dizionario e assegnare autonomamente un punteggio di sentiment per il termine. |
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Questo strumento è molto utile perché il dizionario predefinito è piuttosto completo, ma a seconda del contesto dell'analisi, potremmo voler personalizzare un punteggio di sentimento per ogni parola a seconda del contesto. |
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Quindi, eseguendo questa analisi su questo campione, lo abbiamo scoperto |
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JMP è stato in grado di segnare 7.300 |
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tweet. Tra loro, |
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1. |
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Possiamo anche, invece di guardare tutti i tweet in modo olistico, possiamo anche concentrarci su qualcosa di più specifico, come possiamo guardare |
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solo i tweet relativi a un certo tipo di vaccino. Ad esempio, possiamo guardare i tweet che riguardano solo Moderna. Quindi, quando l'ho fatto, quel rapporto di |
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1. Pfizer è più o meno la stessa cosa. E altri tipi di vaccini hanno... tutti i vaccini che ho esaminato hanno |
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più tweet netti positivi che negativi, ma il rapporto è più alto per Moderna e Pfizer. Altri tweet hanno un rapporto inferiore, ma nel complesso possiamo... |
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possiamo concludere che, in generale, indipendentemente dal tipo di vaccino di cui stiamo parlando, le persone hanno un sentimento per lo più positivo sui vaccini in generale. Ora |
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Insomma, |
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come lo troviamo |
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lo strumento Text Explorer in JMP Pro è molto potente ma è molto facile da usare, quindi possiamo usarlo per eseguire l'analisi del testo ed estrarre queste informazioni per qualsiasi campione di testo. |
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I risultati che abbiamo ottenuto qui riguardo ai tweet sul vaccino COVID 19 hanno finalmente confermato la nostra aspettativa generale. |
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Voglio sottolineare che c'è una grande preoccupazione per gli effetti collaterali del vaccino che possono rendere alcune persone riluttanti a prenderlo. |
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E questa preoccupazione deve essere affrontata in modo più aggressivo con una migliore strategia di comunicazione e trasparenza per guadagnare la fiducia delle persone e la loro disponibilità a prendere il vaccino. |
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E questa è la mia presentazione sull'utilizzo di JMP Pro per analizzare i sentimenti dei tweet di COVID 19. Grazie mille. |
