Progetti e argomenti di analisi del sentimento per principianti [2022]

Stai studiando la sentiment analysis e vuoi mettere alla prova le tue conoscenze? Se lo sei, allora sei nel posto giusto. In questo articolo, stiamo discutendo idee per progetti di analisi del sentimento con cui puoi testare le tue conoscenze e mostrare la tua comprensione.

Sappiamo quanto sia difficile trovare grandi idee per progetti. Sappiamo anche quanto sia vantaggioso completare i progetti. Con i progetti, puoi rafforzare le tue conoscenze, migliorare il tuo portfolio e ottenere ruoli migliori.

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Quindi, senza ulteriori indugi, iniziamo.

Cos'è l'analisi del sentimento?

L'analisi del sentimento è una sorta di data mining in cui si misura l'inclinazione delle opinioni delle persone utilizzando la PNL (elaborazione del linguaggio naturale), l'analisi del testo e la linguistica computazionale. Eseguiamo analisi del sentiment principalmente su recensioni pubbliche, piattaforme di social media e siti simili. Di seguito sono riportati i principali tipi di analisi del sentimento:

A grana fine

Un'analisi del sentimento a grana fine fornisce risultati precisi su ciò che l'opinione pubblica è sull'argomento. Ha classificato i suoi risultati in diverse categorie come: Molto Negativo, Negativo, Neutro, Positivo, Molto Positivo.

Rilevare l'emozione

Questo tipo di analisi del sentimento identifica emozioni come rabbia, felicità, tristezza e altre. Molte volte utilizzerai i lessici per riconoscere le emozioni. Tuttavia, anche i lessici hanno degli svantaggi e, in questi casi, dovresti usare algoritmi ML.

Basato su Aspetto

Nell'analisi del sentimento basata sugli aspetti, guardi l'aspetto della cosa di cui le persone stanno parlando. Supponiamo che tu abbia recensioni di uno smartphone, potresti voler vedere di cosa parlano le persone sulla durata della batteria o sulle dimensioni dello schermo.

Multilingue

A volte le organizzazioni hanno bisogno di analizzare il testo di lingue diverse. Questa forma di analisi del sentimento è considerevolmente impegnativa e richiede molto impegno perché avresti bisogno di molte risorse.

L'analisi del sentimento ha molte applicazioni in vari settori. Poiché aiuta a comprendere l'opinione pubblica, le aziende utilizzano l'analisi del sentimento per fare ricerche di mercato e capire se ai loro clienti piace un particolare prodotto (o servizio) o meno. Quindi, in base ai risultati dell'analisi del sentiment, l'organizzazione può modificare il rispettivo prodotto o servizio e ottenere risultati migliori.

Tutto sommato, aiuta le aziende a comprendere meglio i propri clienti. Le aziende possono servire meglio i propri clienti quando sanno dove sono in ritardo e dove eccellono.

Nei seguenti punti, abbiamo discusso alcune importanti idee per progetti di analisi del sentimento, scegline una in base ai tuoi interessi e alle tue competenze:

Idee per progetti di analisi del sentimento

I seguenti sono i nostri progetti di analisi del sentimento. La nostra lista ha progetti per tutti i livelli di abilità in modo che tu possa scegliere comodamente:

1. Analizza le recensioni dei prodotti Amazon

Amazon è il più grande negozio di e-commerce del pianeta. Ciò significa che ha anche una delle più ampie selezioni di prodotti disponibili. Molte volte, le aziende vogliono capire l'opinione pubblica sul loro prodotto e capire cosa ne è responsabile. A tale scopo, eseguono l'analisi del sentiment sulle recensioni dei prodotti.

Li aiuta a riconoscere i problemi primari con i loro prodotti (se ce ne sono). Alcuni prodotti hanno migliaia di recensioni su Amazon mentre altri ne hanno solo poche centinaia.

È uno dei progetti più sentiment analysis perché la richiesta di tale competenza è molto alta. Le aziende vogliono che gli esperti analizzino le recensioni dei loro prodotti per ricerche di mercato.

Puoi ottenere il set di dati per questo progetto qui: Amazon Product Reviews Dataset .

Lavorare su questo progetto ti farà familiarizzare con molti aspetti dell'analisi del sentimento. Se sei un principiante, puoi iniziare con un piccolo prodotto e analizzare le recensioni dello stesso. D'altra parte, se stai cercando una sfida, puoi prendere un prodotto popolare e analizzarne le recensioni.

2. Pomodori marci e le loro recensioni

Rotten Tomatoes è un sito di recensioni in cui troverai un aggregato delle opinioni della critica su film e spettacoli. Puoi trovare recensioni su quasi tutti i programmi, le serie TV o i film drammatici lì. Certo, è anche un ottimo posto da cui ottenere dati.

Puoi eseguire analisi del sentimento sulle recensioni presenti su questo sito come parte dei tuoi progetti di analisi del sentimento. Il settore dello spettacolo prende molto sul serio le recensioni critiche. Analizzando le recensioni della critica, una casa di produzione può capire perché il suo particolare titolo ha avuto successo (o ha fallito). Anche le recensioni della critica influenzano notevolmente il successo commerciale di un titolo.

Con l'analisi del sentimento, puoi capire qual è l'opinione generale dei critici su un particolare film o programma. Questo progetto è un ottimo modo per capire come l'analisi del sentiment può aiutare le società di intrattenimento come Netflix.

Puoi ottenere il set di dati per questo progetto qui: set di dati di Rotten Tomatoes .

3. Analisi del sentiment di Twitter

Twitter è un ottimo posto per eseguire analisi del sentimento. Puoi ottenere l'opinione pubblica su qualsiasi argomento attraverso questa piattaforma. Questa è una delle idee di progetto di analisi del sentimento di livello intermedio. Dovresti avere una certa esperienza nell'esecuzione di opinion mining (un altro nome per l'analisi del sentimento) prima di lavorare su questa attività. Poiché è un'idea di progetto popolare, abbiamo discusso un po' più in dettaglio:

Prerequisiti

Dovresti avere una conoscenza di base della programmazione. Puoi avere familiarità con Python o R (sarebbe fantastico se hai familiarità con entrambi). Tuttavia, non è necessario avere una conoscenza di programmazione di livello esperto. Oltre alla programmazione, dovresti anche sapere come dividere i set di dati e utilizzare l'API RESTful perché qui dovrai utilizzare l'API di Twitter. Dovresti anche avere familiarità con il classificatore Naive Bayes poiché lo useremo per classificare i nostri dati più avanti nel progetto.

Questo progetto non è facile e richiederà un po' di tempo (il download dei dati da Twitter richiede ore).

Lavorare al progetto

Innanzitutto, dovrai ottenere le credenziali autorizzate da Twitter per utilizzare l'API di Twitter. Ci vuole del tempo per autorizzare un account sviluppatore Twitter, ma una volta che lo hai, puoi andare alla tua dashboard e "Crea un'app".

Dopo aver ottenuto le credenziali necessarie, è possibile creare la funzione e creare un set di test. Twitter ha un limite al numero di richieste che si possono effettuare tramite la loro API, che hanno aggiunto questo limite per motivi di sicurezza. Il limite massimo è di 180 richieste in 15 minuti. Puoi mantenere il test impostato per avere 100 tweet.

Dopo aver creato il set di test, dovrai creare il set di formazione utilizzando l'API di Twitter, che è la parte più difficile di questo progetto. Assicurati di salvare i tweet che raccogli dall'API in un file CSV per un uso futuro.

Dopo aver preparato il set di formazione, devi solo preelaborare i tweet presenti nei set di dati. Ricorda, emoji, immagini e altri componenti non testuali non influiscono sulla polarità dell'analisi del sentimento. Per includere immagini e altre parti nella tua analisi del sentiment, dovrai utilizzare Deep Learning. Assicurati di rimuovere tutti i caratteri duplicati e gli errori di battitura dai tuoi dati. La pulizia dei dati è fondamentale per ottenere i migliori risultati possibili.

Dopo aver pulito i dati, è possibile utilizzare il classificatore Naive Bayes per analizzare il set di dati disponibile. Infine, dovrai testare il tuo modello e vedere se sta producendo i risultati desiderati o meno.

Come avrai capito, questo progetto richiederà uno sforzo. Ma eseguire l'analisi del sentimento su Twitter è un ottimo modo per testare la tua conoscenza di questo argomento. Sarà anche un'ottima aggiunta al tuo portfolio (o CV).

Per saperne di più: Analisi del sentimento utilizzando Python: una guida pratica

4. Recensioni di articoli scientifici

Se sei interessato a utilizzare la conoscenza dell'apprendimento automatico e della scienza dei dati per scopi di ricerca, allora questo progetto è perfetto per te. Puoi eseguire analisi del sentiment sulle recensioni di articoli scientifici e capire cosa pensano i principali esperti su un particolare argomento. Una tale scoperta può aiutarti a ricercarli di conseguenza.

Ecco il set di dati in modo da poter iniziare questo progetto: Machine Learning Dataset . Il set di dati che abbiamo condiviso qui ha N = 405 istanze. Ed è archiviato in formato JSON. Lavorare a questo progetto ti farà familiarizzare con le applicazioni dell'apprendimento automatico nella ricerca scientifica. Il set di dati ha alcune recensioni in spagnolo e alcune in inglese.

5. Analizza le recensioni di IMDb

IMDb è un sito Web di recensioni di intrattenimento in cui le persone lasciano le loro opinioni su diversi film e programmi. Puoi anche eseguire l'analisi del sentiment sulle recensioni presenti lì. Proprio come il progetto Rotten Tomatoes di cui abbiamo discusso in precedenza, questo ti aiuterà a conoscere le applicazioni della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico nel settore dell'intrattenimento.

Le recensioni di programmi e film aiutano le società di produzione a capire perché il loro titolo ha fallito (o ha avuto successo).

Il set di dati per questo progetto è piuttosto vecchio e piccolo. Ma è un modo eccellente per un principiante di testare le proprie abilità su un nuovo set di dati. Ecco un collegamento al set di dati: IMDb esamina il set di dati .

6. Analizza la reputazione di un'azienda (notizie + social media)

Puoi scegliere un'azienda che ti piace ed eseguire un'analisi dettagliata del sentiment su di essa. Puoi anche scegliere un argomento di tendenza e coprirlo nella tua analisi del sentimento per un risultato più preciso. Possiamo discutere l'esempio di Uber qui. Sono una delle startup più importanti al mondo e hanno una base di clienti globale. Puoi eseguire un'analisi del sentiment per comprendere l'opinione pubblica su questa azienda.

Per trovare l'opinione pubblica su Uber, inizieremo innanzitutto ottenendo i dati dalle fonti pertinenti, che in questo caso sono la pagina Facebook e la pagina Twitter di Uber. Analizzando le conversazioni tra gli utenti presenti, possiamo capire la percezione generale del marchio nel mercato. Avrai bisogno di categorie per separare diversi set di dati. In questo esempio, puoi utilizzare Pagamento, Servizio, Annulla, Sicurezza e Prezzo.

Ora che sappiamo su cosa vogliamo lavorare e dove dobbiamo andare, possiamo iniziare.

Analisi del sentimento su Facebook

Per prima cosa inizieremo con la loro pagina Facebook. Ha più di 30.000 commenti e dopo aver eseguito l'analisi nelle categorie menzionate in precedenza (Pagamento, Servizio, Annulla, Sicurezza e Prezzo) abbiamo riscontrato che la maggior parte dei commenti positivi riguardava la sezione Prezzo. D'altra parte, la categoria con la più alta percentuale di feedback negativi è stata il servizio. Tuttavia, durante l'esecuzione di questa analisi, abbiamo anche tenuto presente che i commenti di Facebook sono pieni di spam, suggerimenti, notizie e varie altre informazioni.

Per l'analisi del sentimento, dobbiamo solo guardare alle opinioni.

Quindi, abbiamo rimosso tutte le categorie non necessarie e, come previsto, i nostri risultati sono cambiati. Ora, i commenti negativi detenevano la maggioranza in tutte le sezioni e il loro rapporto nelle rispettive categorie è cambiato. Nei commenti relativi al prezzo, la percentuale di commenti negativi è aumentata del 20%.

Ecco perché è essenziale eseguire la pulizia dei dati. Ti aiuta a ottenere risultati accurati.

Analisi del sentimento su Twitter

Abbiamo già discusso dell'analisi del sentiment dei tweet in questo articolo. Quindi seguiremo un approccio simile qui e analizzeremo i tweet delle persone in cui taggano Uber o rispondono ai loro tweet. Qui, la categoria con la percentuale più alta di tweet positivi è stata Pagamento e la seconda più alta è Sicurezza. Questo mostra anche come diversi social media diano risultati diversi.

Tuttavia, anche qui dovremmo eseguire la pulizia dei dati. A tale scopo, rimuoveremo i tweet con intenti non correlati (spam, notizie, marketing, ecc.). Noteresti quanto cambia anche qui la percentuale delle diverse categorie.

Nel nostro caso, Payment ha registrato un calo del 12% nella sua quota di tweet positivi e Safety è diventata la categoria con la percentuale più alta di risposte positive. A parte questo, Safety ha perso circa il 2-4% nella sua quota di tweet positivi. Con questi dati puoi anche scoprire quali sono gli argomenti più seguiti dalle persone quando parlano di Uber su queste piattaforme.

Quindi, su Twitter, abbiamo scoperto che le categorie più popolari erano pagamento, Annulla e servizio.

Dovresti sapere che i marchi prendono questi dati molto sul serio. Li aiuta a capire su quali problemi devono lavorare e come possono risolverli. Dopotutto, questi tweet sono feedback dei clienti. In questo caso, Uber può utilizzare i risultati di questi tweet per capire quali parti dei suoi servizi presentano difetti e come possono risolverli.

Analisi del sentimento delle notizie

Per capire l'opinione pubblica su qualsiasi organizzazione, dovrai analizzare anche le notizie a riguardo. Nel nostro esempio, controlleremo gli articoli di notizie su Uber. Dopo aver analizzato il contenuto presente in quegli articoli di notizie, segregheremo i nostri risultati nelle categorie sopra menzionate (Pagamento, Servizio, Annulla, Sicurezza e Prezzo).

Oltre a ciò, classificheremo anche articoli diversi in base alla loro popolarità. Più un articolo è popolare, più influenzerà l'opinione pubblica. Puoi misurare la popolarità di ogni articolo in base al numero di condivisioni che hanno. Una colonna con quote più elevate sarebbe senza dubbio più popolare di una con meno condivisioni.

I risultati

Nel nostro esempio, abbiamo esaminato Uber e l'opinione pubblica su questa azienda. Dopo aver analizzato Facebook, Twitter e le notizie, sapremmo se il sentimento generale su Uber è positivo, negativo o neutro.

Puoi seguire questo approccio per creare idee di analisi del progetto del sentiment. Puoi iniziare con una piccola azienda che non ha un'elevata presenza online ed esegue analisi del sentiment su più canali per capire se viene percepito positivamente o negativamente. Se vuoi aumentare la sfida, puoi renderla più complicata ed eseguire analisi per una grande azienda (come abbiamo fatto nel nostro esempio).

Leggi anche: Le 4 migliori idee per progetti di analisi dei dati: da principiante a esperto

Pensieri finali

L'analisi del sentimento è un argomento essenziale nell'apprendimento automatico. Ha numerose applicazioni in più campi. Se vuoi saperne di più su questo argomento, puoi visitare il nostro blog e trovare molte nuove risorse.

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