Proyectos y temas de análisis de sentimiento para principiantes [2022]

¿Estás estudiando análisis de sentimientos y quieres poner a prueba tus conocimientos? Si es así, entonces ha venido al lugar correcto. En este artículo, estamos discutiendo ideas de proyectos de análisis de sentimientos con los que puede probar su conocimiento y mostrar su comprensión.

Sabemos lo complicado que es encontrar grandes ideas para proyectos. También sabemos lo beneficioso que es completar proyectos. Con proyectos, puede fortalecer su conocimiento, mejorar su cartera y obtener mejores roles.

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Así que sin más preámbulos, comencemos.

¿Qué es el análisis de sentimiento?

El análisis de sentimientos es un tipo de minería de datos en el que mide la inclinación de las opiniones de las personas mediante el uso de NLP (procesamiento del lenguaje natural), análisis de texto y lingüística computacional. Realizamos análisis de opinión principalmente en reseñas públicas, plataformas de redes sociales y sitios similares. Los siguientes son los principales tipos de análisis de sentimientos:

de grano fino

El análisis de sentimiento detallado brinda resultados precisos sobre cuál es la opinión pública sobre el tema. Clasificó sus resultados en diferentes categorías como: Muy Negativo, Negativo, Neutro, Positivo, Muy Positivo.

Detección de emociones

Este tipo de análisis de sentimientos identifica emociones como la ira, la felicidad, la tristeza y otras. Muchas veces, usarás léxicos para reconocer emociones. Sin embargo, los léxicos también tienen inconvenientes y, en esos casos, necesitaría usar algoritmos ML.

Basado en Aspecto

En el análisis de sentimientos basado en aspectos, observa el aspecto de lo que la gente está hablando. Supongamos que tiene reseñas de un teléfono inteligente, es posible que desee ver lo que la gente dice sobre la duración de la batería o el tamaño de la pantalla.

Plurilingüe

A veces, las organizaciones necesitan analizar el texto de diferentes idiomas. Esta forma de análisis de sentimientos es considerablemente desafiante y requiere mucho esfuerzo porque necesitaría muchos recursos.

El análisis de sentimiento tiene muchas aplicaciones en diversas industrias. Como ayuda a comprender la opinión pública, las empresas utilizan el análisis de sentimientos para realizar estudios de mercado y determinar si a sus clientes les gusta un producto (o servicio) en particular o no. Luego, de acuerdo con los hallazgos del análisis de sentimientos, la organización puede modificar el producto o servicio respectivo y lograr mejores resultados.

En definitiva, ayuda a las empresas a comprender mejor a sus clientes. Las empresas pueden servir mejor a sus clientes cuando saben dónde se quedan atrás y dónde sobresalen.

En los siguientes puntos, hemos discutido algunas ideas destacadas de proyectos de análisis de sentimientos, elija una de acuerdo con sus intereses y experiencia:

Ideas de proyectos de análisis de sentimiento

Los siguientes son nuestros proyectos de análisis de sentimiento. Nuestra lista tiene proyectos para todos los niveles de habilidad para que puedas elegir cómodamente:

1. Analiza las reseñas de productos de Amazon

Amazon es la tienda de comercio electrónico más grande del planeta. Esto significa que también tiene una de las mayores selecciones de productos disponibles. Muchas veces, las empresas quieren entender la opinión pública sobre su producto y averiguar quién es el responsable del mismo. Para ello, realizan análisis de opinión sobre las reseñas de sus productos.

Les ayuda a reconocer los principales problemas con sus productos (si los hay). Algunos productos tienen miles de reseñas en Amazon, mientras que otros solo tienen unos pocos cientos.

Es uno de los proyectos de análisis de sentimiento más importantes porque la demanda de dicha experiencia es muy alta. Las empresas quieren que los expertos analicen las revisiones de sus productos para la investigación de mercado.

Puede obtener el conjunto de datos para este proyecto aquí: conjunto de datos de reseñas de productos de Amazon .

Trabajar en este proyecto lo familiarizará con muchos aspectos del análisis de sentimientos. Si es un principiante, puede comenzar con un producto pequeño y analizar las revisiones del mismo. Por otro lado, si está buscando un desafío, puede tomar un producto popular y analizar sus reseñas.

2. Rotten Tomatoes y sus reseñas

Rotten Tomatoes es un sitio de reseñas donde encontrará un conjunto de opiniones de críticos sobre películas y programas. Puede encontrar reseñas de casi todos los programas, series de televisión o dramas allí. Es cierto que también es un gran lugar para obtener datos.

Puede realizar un análisis de opiniones sobre las reseñas presentes en este sitio como parte de sus proyectos de análisis de opiniones. El sector del entretenimiento se toma muy en serio las críticas. Al analizar las reseñas de los críticos, una productora puede entender por qué su título en particular tuvo éxito (o fracasó). Las críticas también influyen considerablemente en el éxito comercial de un título.

Con el análisis de sentimientos, puede averiguar cuál es la opinión general de los críticos sobre una película o programa en particular. Este proyecto es una excelente manera de descubrir cómo el análisis de sentimientos puede ayudar a las empresas de entretenimiento como Netflix.

Puede obtener el conjunto de datos para este proyecto aquí: Conjunto de datos de Rotten Tomatoes .

3. Análisis de sentimiento de Twitter

Twitter es un gran lugar para realizar análisis de sentimientos. Puede obtener la opinión pública sobre cualquier tema a través de esta plataforma. Esta es una de las ideas de proyectos de análisis de sentimientos de nivel intermedio. Debe tener algo de experiencia en la realización de minería de opiniones (otro nombre para el análisis de sentimientos) antes de trabajar en esta tarea. Como es una idea de proyecto popular, hemos discutido con un poco más de detalle:

requisitos previos

Debes tener conocimientos básicos de programación. Puede estar familiarizado con Python o R (sería genial si estuviera familiarizado con ambos). Sin embargo, no es necesario tener conocimientos de programación de nivel experto. Además de la programación, también debe saber cómo dividir conjuntos de datos y usar la API RESTful porque aquí tendrá que usar la API de Twitter. También debe estar familiarizado con Naive Bayes Classifier, ya que lo usaremos para clasificar nuestros datos más adelante en el proyecto.

Este proyecto no es fácil y llevará un poco de tiempo (la descarga de datos de Twitter lleva horas).

Trabajando en el Proyecto

Primero, deberá obtener credenciales autorizadas de Twitter para usar la API de Twitter. Se tarda un tiempo en autorizar una cuenta de desarrollador de Twitter, pero una vez que la tienes, puedes ir a tu panel de control y 'Crear una aplicación'.

Una vez que tenga las credenciales necesarias, puede crear la función y crear un conjunto de prueba. Twitter tiene un límite en la cantidad de solicitudes que se pueden realizar a través de su API, y han agregado este límite por razones de seguridad. El techo es de 180 solicitudes en 15 minutos. Puede mantener el conjunto de prueba para tener 100 tweets.

Después de crear el conjunto de prueba, deberá crear el conjunto de entrenamiento mediante la API de Twitter, que es la parte más difícil de este proyecto. Asegúrese de guardar los tweets que recopila de la API en un archivo CSV para uso futuro.

Después de preparar el conjunto de entrenamiento, solo tiene que preprocesar los tweets presentes en los conjuntos de datos. Recuerde, los emojis, las imágenes y otros componentes no textuales no afectan la polaridad del análisis de sentimientos. Para incluir imágenes y otras partes en su análisis de sentimientos, deberá usar Deep Learning. Asegúrese de eliminar todos los caracteres duplicados y errores tipográficos de sus datos. La limpieza de datos es vital para obtener los mejores resultados posibles.

Después de limpiar los datos, puede usar el Clasificador Naive Bayes para analizar el conjunto de datos disponible. Finalmente, deberá probar su modelo y ver si está produciendo los resultados deseados o no.

Como te habrás dado cuenta, este proyecto requerirá un poco de esfuerzo. Pero realizar un análisis de sentimientos en Twitter es una excelente manera de probar su conocimiento sobre este tema. Será una gran adición a su cartera (o CV) también.

Leer más: Análisis de sentimiento usando Python: una guía práctica

4. Reseñas de artículos científicos

Si está interesado en utilizar el conocimiento del aprendizaje automático y la ciencia de datos con fines de investigación, este proyecto es perfecto para usted. Puede realizar análisis de opinión sobre revisiones de artículos científicos y comprender lo que piensan los principales expertos sobre un tema en particular. Tal hallazgo puede ayudarlo a investigarlos en consecuencia.

Aquí está el conjunto de datos para que pueda comenzar con este proyecto: Conjunto de datos de aprendizaje automático . El conjunto de datos que hemos compartido aquí tiene N = 405 instancias. Y se almacena en formato JSON. Trabajar en este proyecto lo familiarizará con las aplicaciones del aprendizaje automático en la investigación científica. El conjunto de datos tiene algunas reseñas en español y otras en inglés.

5. Analiza las reseñas de IMDb

IMDb es un sitio web de revisión de entretenimiento donde las personas dejan sus opiniones sobre diferentes películas y programas. También puede realizar un análisis de opinión sobre las reseñas presentes allí. Al igual que el proyecto Rotten Tomatoes que analizamos anteriormente, este lo ayudará a conocer las aplicaciones de la ciencia de datos y el aprendizaje automático en la industria del entretenimiento.

Las reseñas de programas y películas ayudan a las productoras a comprender por qué su título fracasó (o tuvo éxito).

El conjunto de datos para este proyecto es bastante antiguo y pequeño. Pero es una excelente manera para que un principiante pruebe sus habilidades en un nuevo conjunto de datos. Aquí hay un enlace al conjunto de datos: IMDb revisa el conjunto de datos .

6. Analizar la Reputación de una Empresa (Noticias + Redes Sociales)

Puede elegir una empresa que le guste y realizar un análisis de sentimiento detallado sobre ella. También puede elegir un tema de tendencia y cubrirlo en su análisis de sentimiento para obtener un resultado más preciso. Podemos discutir el ejemplo de Uber aquí. Son una de las nuevas empresas más destacadas del mundo y tienen una base de clientes global. Puede realizar un análisis de sentimiento para comprender la opinión pública sobre esta empresa.

Para encontrar la opinión pública sobre Uber, primero comenzaremos obteniendo datos de las fuentes relevantes, que en este caso son la página de Facebook y la página de Twitter de Uber. Al analizar las conversaciones entre los usuarios allí, podemos determinar la percepción general de la marca en el mercado. Necesitará categorías para separar diferentes conjuntos de datos. En este ejemplo, puede usar Pago, Servicio, Cancelar, Seguridad y Precio.

Ahora que sabemos en qué queremos trabajar y hacia dónde tenemos que ir, podemos empezar.

Análisis de sentimiento en Facebook

Primero comenzaremos con su página de Facebook. Tiene más de 30.000 comentarios, y luego de realizar el análisis en las categorías que mencionamos anteriormente (Pago, Servicio, Cancelar, Seguridad y Precio) encontramos que la mayoría de los comentarios positivos fueron sobre la sección Precio. Por otro lado, la categoría con mayor porcentaje de comentarios negativos fue servicio. Sin embargo, al realizar este análisis, también tuvimos en cuenta que los comentarios de Facebook están llenos de spam, sugerencias, noticias y otra información diversa.

Para el análisis de sentimientos, solo tenemos que mirar las opiniones.

Entonces, eliminamos todas las categorías innecesarias y, como era de esperar, nuestros resultados cambiaron. Ahora, los comentarios negativos tenían mayoría en todas las secciones, y su proporción en las respectivas categorías cambió. En los comentarios relacionados con Price, el porcentaje de comentarios negativos aumentó un 20%.

Por eso es fundamental realizar una limpieza de datos. Te ayuda a obtener resultados precisos.

Análisis de sentimiento en Twitter

Ya hemos discutido el análisis de sentimiento de los tweets en este artículo. Así que seguiremos un enfoque similar aquí y analizaremos los tweets de las personas donde etiquetan a Uber o responden a sus tweets. Aquí, la categoría con el porcentaje más alto de tweets positivos fue Pago, y la segunda más alta fue Seguridad. Esto también muestra cómo las diferentes redes sociales dan resultados diferentes.

Sin embargo, aquí también tendríamos que realizar una limpieza de datos. Para ese propósito, eliminaremos los tweets con intenciones no relacionadas (spam, noticias, marketing, etc.). Notarás cuánto cambia el porcentaje de diferentes categorías aquí también.

En nuestro caso, Pago experimentó una caída del 12% en su participación de tweets positivos y Seguridad se convirtió en la categoría con el mayor porcentaje de respuestas positivas. Aparte de eso, Safety perdió entre un 2% y un 4% en su porcentaje de tweets positivos. Con estos datos, también puedes conocer cuáles son los temas más populares entre las personas cuando hablan de Uber en estas plataformas.

Entonces, en Twitter, encontramos que las categorías más populares eran pago, Cancelar y servicio.

Debes saber que las marcas se toman muy en serio estos datos. Les ayuda a determinar en qué problemas necesitan trabajar y cómo pueden resolverlos. Estos tweets son, después de todo, comentarios de los clientes. En este caso, Uber puede usar los hallazgos de estos tweets para comprender qué partes de sus servicios tienen fallas y cómo pueden solucionarlas.

Análisis de Sentimiento de Noticias

Para comprender la opinión pública sobre cualquier organización, también deberá analizar las noticias al respecto. En nuestro ejemplo, revisaremos los artículos de noticias sobre Uber. Después de analizar el contenido presente en esos artículos de noticias, segregaremos nuestros hallazgos en las categorías mencionadas anteriormente (Pago, Servicio, Cancelación, Seguridad y Precio).

Aparte de eso, también clasificaremos diferentes artículos según su popularidad. Cuanto más popular sea un artículo, más afectará a la opinión pública. Puede medir la popularidad de cada artículo de acuerdo con la cantidad de acciones que tienen. Una columna con más acciones sin duda sería más popular que una con menos acciones.

Los resultados

En nuestro ejemplo, analizamos Uber y la opinión pública sobre esta empresa. Después de analizar Facebook, Twitter y las noticias, sabríamos si el sentimiento general sobre Uber es positivo, negativo o neutral.

Puede seguir este enfoque para crear ideas de análisis de proyectos de opiniones. Puede comenzar con una pequeña empresa que no tenga una gran presencia en línea y realice un análisis de sentimiento en múltiples canales para comprender si se percibe de manera positiva o negativa. Si desea aumentar el desafío, puede hacerlo más complicado y realizar un análisis para una empresa importante (como hicimos en nuestro ejemplo).

Lea también: Las 4 mejores ideas de proyectos de análisis de datos: nivel de principiante a experto

Pensamientos finales

El análisis de sentimientos es un tema esencial en el aprendizaje automático. Tiene numerosas aplicaciones en múltiples campos. Si desea obtener más información sobre este tema, puede dirigirse a nuestro blog y encontrar muchos recursos nuevos.

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