Análisis de Sentimientos de Tweets con Vectores de Palabras

¿Cómo desarrollar un análisis de sentimientos de tweets?

El análisis de sentimientos es una herramienta poderosa para comprender el tono y las emociones detrás de los textos y, en este caso, de los tweets. Aunque no realizaremos un procesamiento avanzado del lenguaje natural, aprenderás a detectar signos de positividad, neutralidad o negatividad mediante un enfoque más sencillo, observando características específicas de los enunciados. Vamos a construir una máquina de análisis y analizar la calidad de nuestro trabajo.

¿Cómo manejamos los datos textuales?

Comencemos por considerar cada tweet como una cadena que podemos analizar. Queremos eliminar elementos no deseados y enfocar nuestra atención en términos específicos que denoten el sentimiento. Utilizaremos funciones básicas para manejar cadenas de texto:

• replace(): Útil para eliminar símbolos como signos de exclamación o comas.
• split(): Divide la cadena en un vector de palabras usando espacios como separadores.

Estos pasos nos permiten limpiar los textos para un análisis más preciso.

¿Cómo identificamos y cuantificamos las palabras clave?

Para obtener un vector de características, buscaremos en nuestros tweets palabras de interés, tales como "muerte", "pérdida", "excelente" o "gran":

# Ejemplo en Python
emoticones = ['<:)','<3']

# nuestra función es la siguiente
def palabra_etiqueta(texto, etiquetas, emoticones):
    puntuacion = 0
    palabra = texto.split()
    for e in emoticones:
        if e in texto:
            puntuacion += 1
    for w in palabra:
        if w in etiquetas:
            puntuacion += 1
        else:
            puntuacion -= 1
    return puntuacion

Con esto, creamos un vector w que refleja la ocurrencia de estas palabras en cada tweet. Si una palabra aparece varias veces, su conteo se incrementa.

¿Cómo evaluamos el sentimiento?

Construimos un vector de sentimientos para clasificar las palabras en positivas, neutras y negativas:

• Positivas: "excelente", "gran", "positivo".
• Neutras: "pérdida".
• Negativas: "muerte", "luto".

Estos registros nos ayudan a determinar un score sentimental que compara las palabras positivas y negativas.

¿Qué se mide y cómo lo interpretamos?

Para evaluar la calidad de nuestro análisis, calculamos el promedio del vector w. Esto considera cuántas veces aparecen las palabras que nos interesan:

• Si el promedio es 1: Buen resultado.
• Mayor a 1: Alta frecuencia de coincidencias.
• Menor de 1 y mayor de 0.5: Resultados más inciertos.
• Menor de 0.5: Calidad deficiente.

Este análisis de calidad nos muestra la efectividad del análisis de sentimientos.

¿Cómo contestar las preguntas críticas del análisis?

Al final del ejercicio, deberás responder algunas preguntas clave:

1. ¿Qué tweet es el más positivo o el más negativo?
2. ¿Cuál es la calidad promedio de tus análisis?
3. ¿Qué relación hay entre la calidad y el score?

Experimentos adicionales podrían incluir jugar con diferentes palabras clave para afinar la calidad y el score de los resultados. Cada ajuste y reevaluación te permitirá mejorar tus habilidades de análisis y entender mejor la influencia de las palabras en la percepción emocional de los textos.