Projetos e tópicos de análise de sentimentos para iniciantes [2022]

Você está estudando análise de sentimentos e quer testar seus conhecimentos? Se você é, então você veio ao lugar certo. Neste artigo, estamos discutindo ideias de projetos de análise de sentimentos com as quais você pode testar seu conhecimento e demonstrar sua compreensão.

Sabemos como é complicado encontrar grandes ideias de projetos. Também sabemos como é benéfico concluir projetos. Com projetos, você pode fortalecer seu conhecimento, aprimorar seu portfólio e obter melhores funções.

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Então, sem mais delongas, vamos começar.

O que é Análise de Sentimentos?

A análise de sentimentos é um tipo de mineração de dados em que você mede a inclinação das opiniões das pessoas usando PNL (processamento de linguagem natural), análise de texto e linguística computacional. Realizamos análises de sentimentos principalmente em avaliações públicas, plataformas de mídia social e sites semelhantes. A seguir estão os principais tipos de análise de sentimento:

Refinado

A análise de sentimento refinada fornece resultados precisos sobre o que a opinião pública é sobre o assunto. Classificou seus resultados em diferentes categorias como: Muito Negativo, Negativo, Neutro, Positivo, Muito Positivo.

Detectando emoção

Esse tipo de análise de sentimentos identifica emoções como raiva, felicidade, tristeza e outras. Muitas vezes, você usará léxicos para reconhecer emoções. No entanto, os léxicos também têm desvantagens e, nesses casos, você precisaria usar algoritmos de ML.

Com base no aspecto

Na análise de sentimentos baseada em aspectos, você observa o aspecto do que as pessoas estão falando. Suponha que você tenha análises de um smartphone, talvez queira ver o que as pessoas estão falando sobre a duração da bateria ou o tamanho da tela.

Multilíngue

Às vezes, as organizações precisam analisar o texto de diferentes idiomas. Essa forma de análise de sentimentos é consideravelmente desafiadora e requer muito esforço porque você precisaria de muitos recursos.

A análise de sentimentos tem muitas aplicações em vários setores. Como ajuda a entender a opinião pública, as empresas usam a análise de sentimentos para fazer pesquisas de mercado e descobrir se seus clientes gostam ou não de determinado produto (ou serviço). Então, de acordo com os resultados da análise de sentimento, a organização pode modificar o respectivo produto ou serviço e obter melhores resultados.

Em suma, ajuda as empresas a entender melhor seus clientes. As empresas podem atender melhor seus clientes quando sabem onde estão e onde se destacam.

Nos pontos a seguir, discutimos algumas ideias proeminentes de projetos de análise de sentimentos, escolha uma de acordo com seus interesses e experiência:

Ideias de Projetos de Análise de Sentimentos

A seguir estão nossos projetos de análise de sentimentos. Nossa lista tem projetos para todos os níveis de habilidade para que você possa escolher confortavelmente:

1. Analise as análises de produtos da Amazon

A Amazon é a maior loja de e-commerce do planeta. Isso significa que ele também tem uma das maiores seleções de produtos disponíveis. Muitas vezes, as empresas querem entender a opinião pública sobre seu produto e descobrir o que é responsável pelo mesmo. Para isso, eles realizam análises de sentimento em suas análises de produtos.

Isso os ajuda a reconhecer os principais problemas com seus produtos (se houver). Alguns produtos têm milhares de avaliações na Amazon, enquanto outros têm apenas algumas centenas.

É um dos projetos de análise de sentimentos mais importantes, pois a demanda por esse conhecimento é muito alta. As empresas querem que especialistas analisem suas análises de produtos para pesquisas de mercado.

Você pode obter o conjunto de dados para este projeto aqui: Amazon Product Reviews Dataset .

Trabalhar neste projeto fará com que você se familiarize com muitos aspectos da análise de sentimentos. Se você é iniciante, pode começar com um produto pequeno e analisar as avaliações do mesmo. Por outro lado, se você está procurando um desafio, pode pegar um produto popular e analisar suas avaliações.

2. Tomates podres e suas revisões

Rotten Tomatoes é um site de resenhas onde você encontrará um conjunto de opiniões de críticos sobre filmes e programas. Você pode encontrar comentários em quase todos os programas, séries de TV ou dramas lá. É certo que também é um ótimo lugar para obter dados.

Você pode realizar a análise de sentimentos nas avaliações presentes neste site como parte de seus projetos de análise de sentimentos. O setor de entretenimento leva as críticas muito a sério. Ao analisar as críticas, uma produtora pode entender por que seu título específico teve sucesso (ou fracassou). As críticas também influenciam consideravelmente o sucesso comercial de um título.

Com a análise de sentimentos, você pode descobrir qual é a opinião geral dos críticos sobre um determinado filme ou programa. Este projeto é uma excelente maneira de descobrir como a análise de sentimentos pode ajudar empresas de entretenimento como a Netflix.

Você pode obter o conjunto de dados para este projeto aqui: Rotten Tomatoes dataset .

3. Análise de sentimento do Twitter

O Twitter é um ótimo lugar para realizar análises de sentimentos. Você pode obter a opinião pública sobre qualquer assunto através desta plataforma. Esta é uma das ideias do projeto de análise de sentimento de nível intermediário. Você deve ter alguma experiência na execução de mineração de opinião (outro nome para análise de sentimentos) antes de trabalhar nesta tarefa. Como é uma ideia de projeto popular, discutimos com um pouco mais de detalhes:

Pré-requisitos

Você deve ter um conhecimento básico de programação. Você pode estar familiarizado com Python ou R (seria ótimo se você estivesse familiarizado com ambos). No entanto, não é necessário ter conhecimento de programação em nível de especialista. Além da programação, você também deve saber dividir conjuntos de dados e usar a API RESTful, pois aqui você terá que usar a API do Twitter. Você também deve estar familiarizado com o classificador Naive Bayes, pois o usaremos para classificar nossos dados posteriormente no projeto.

Este projeto não é fácil e vai demorar um pouco (o download dos dados do twitter leva horas).

Trabalhando no projeto

Primeiro, você precisará obter credenciais autorizadas do Twitter para usar a API do Twitter. Demora algum tempo para autorizar uma conta de desenvolvedor do Twitter, mas depois de tê-la, você pode acessar seu painel e 'Criar um aplicativo'.

Depois de ter as credenciais necessárias, você pode criar a função e construir um conjunto de teste. O Twitter tem um limite no número de solicitações que podem ser feitas por meio de sua API, à qual adicionaram esse limite por motivos de segurança. O teto é de 180 solicitações em 15 minutos. Você pode manter o conjunto de teste para ter 100 tweets.

Depois de criar o conjunto de teste, você terá que construir o conjunto de treinamento usando a API do Twitter, que é a parte mais difícil deste projeto. Certifique-se de salvar os tweets coletados da API em um arquivo CSV para uso futuro.

Depois de preparar o conjunto de treinamento, você só precisa pré-processar os tweets presentes nos conjuntos de dados. Lembre-se, emojis, imagens e outros componentes não textuais não afetam a polaridade da análise de sentimentos. Para incluir imagens e outras partes em sua análise de sentimentos, você terá que usar o Deep Learning. Certifique-se de remover todos os caracteres duplicados e erros de digitação de seus dados. A limpeza de dados é vital para obter os melhores resultados possíveis.

Depois de limpar os dados, você pode usar o classificador Naive Bayes para analisar o conjunto de dados disponível. Finalmente, você terá que testar seu modelo e ver se está produzindo os resultados desejados ou não.

Como você deve ter percebido, este projeto exigirá algum esforço. Mas realizar análise de sentimentos no Twitter é uma ótima maneira de testar seu conhecimento sobre o assunto. Também será um ótimo complemento para o seu portfólio (ou CV).

Leia mais: Análise de sentimentos usando Python: um guia prático

4. Revisões de Artigos Científicos

Se você estiver interessado em usar o conhecimento de aprendizado de máquina e ciência de dados para fins de pesquisa, este projeto é perfeito para você. Você pode realizar análises de sentimentos em revisões de artigos científicos e entender o que os principais especialistas pensam sobre um determinado tópico. Tal descoberta pode ajudá-lo a pesquisá-los adequadamente.

Aqui está o conjunto de dados para que você possa iniciar este projeto: Conjunto de dados de aprendizado de máquina . O conjunto de dados que compartilhamos aqui tem N = 405 instâncias. E é armazenado no formato JSON. Trabalhar neste projeto fará com que você se familiarize com as aplicações do aprendizado de máquina na pesquisa científica. O conjunto de dados tem algumas revisões em espanhol e algumas em inglês.

5. Analise as avaliações do IMDb

O IMDb é um site de resenhas de entretenimento onde as pessoas deixam suas opiniões sobre diferentes filmes e programas. Você também pode realizar análises de sentimentos nas avaliações presentes. Assim como o projeto Rotten Tomatoes que discutimos anteriormente, este ajudará você a aprender sobre as aplicações da ciência de dados e aprendizado de máquina na indústria do entretenimento.

Resenhas de programas e filmes ajudam as produtoras a entender por que seu título falhou (ou deu certo).

O conjunto de dados para este projeto é bastante antigo e pequeno. Mas é uma excelente maneira para um iniciante testar suas habilidades em um novo conjunto de dados. Aqui está um link para o conjunto de dados: O IMDb revisa o conjunto de dados .

6. Analise a Reputação de uma Empresa (Notícias + Mídias Sociais)

Você pode escolher uma empresa que você gosta e realizar uma análise detalhada de sentimentos sobre ela. Você também pode escolher um tópico de tendência e cobri-lo em sua análise de sentimentos para obter um resultado mais preciso. Podemos discutir o exemplo do Uber aqui. Eles são uma das startups mais proeminentes do mundo e têm uma base de clientes global. Você pode realizar uma análise de sentimento para entender a opinião pública sobre esta empresa.

Para encontrar a opinião pública sobre Uber, começaremos primeiro obtendo dados das fontes relevantes, que neste caso são a página do Uber no Facebook e a página do Twitter. Ao analisar as conversas entre os usuários, podemos descobrir a percepção geral da marca no mercado. Você precisará de categorias para separar diferentes conjuntos de dados. Neste exemplo, você pode usar Pagamento, Serviço, Cancelar, Segurança e Preço.

Agora que sabemos no que queremos trabalhar e onde temos que ir, podemos começar.

Análise de sentimentos no Facebook

Vamos primeiro começar com sua página no Facebook. Tem mais de 30.000 comentários, e depois de realizarmos a análise nas categorias que mencionamos anteriormente (Pagamento, Serviço, Cancelamento, Segurança e Preço) descobrimos que a maioria dos comentários positivos foi sobre a seção Preço. Por outro lado, a categoria com maior percentual de feedback negativo foi o atendimento. No entanto, ao realizar essa análise, também lembramos que os comentários do Facebook estão repletos de spam, sugestões, notícias e várias outras informações.

Para a análise de sentimentos, temos apenas que olhar para as opiniões.

Então, removemos todas as categorias desnecessárias e, como esperado, nossos resultados mudaram. Agora, os comentários negativos tiveram maioria em todas as seções, e sua proporção nas respectivas categorias mudou. Nos comentários relacionados a Preços, a porcentagem de comentários negativos aumentou 20%.

Por isso é essencial realizar a limpeza de dados. Ele ajuda você a obter resultados precisos.

Análise de sentimentos no Twitter

Já discutimos a análise de sentimentos de tweets neste artigo. Então, seguiremos uma abordagem semelhante aqui e analisaremos os tweets das pessoas onde elas marcam o Uber ou respondem a seus tweets. Aqui, a categoria com a maior porcentagem de tweets positivos foi Pagamento, e a segunda maior foi Segurança. Isso também mostra como diferentes mídias sociais dão resultados diferentes.

No entanto, teríamos que realizar a limpeza de dados aqui também. Para isso, removeremos tweets com intenção não relacionada (spam, notícias, marketing etc.). Você notaria o quanto a porcentagem de diferentes categorias muda aqui também.

No nosso caso, Pagamento teve uma queda de 12% em sua participação de tweets positivos e Segurança tornou-se a categoria com o maior percentual de respostas positivas. Além disso, a Safety perdeu cerca de 2-4% em sua parcela de tweets positivos. Com esses dados, você também pode descobrir quais são os tópicos mais populares entre as pessoas quando falam sobre Uber nessas plataformas.

Então, no Twitter, descobrimos que as categorias mais populares foram pagamento, Cancelar e serviço.

Você deve saber que as marcas levam esses dados muito a sério. Isso os ajuda a descobrir em quais problemas precisam trabalhar e como podem resolvê-los. Esses tweets são, afinal, feedback dos clientes. Nesse caso, a Uber pode usar as descobertas desses tweets para entender quais partes de seus serviços apresentam falhas e como podem corrigi-las.

Análise de sentimento de notícias

Para entender a opinião pública sobre qualquer organização, você também terá que analisar as notícias sobre ela. Em nosso exemplo, verificaremos as notícias sobre o Uber. Após analisarmos o conteúdo presente nessas notícias, segregaremos nossas descobertas nas categorias mencionadas acima (Pagamento, Serviço, Cancelamento, Segurança e Preço).

Além disso, também classificaremos diferentes artigos de acordo com sua popularidade. Quanto mais popular for um artigo, mais afetará a opinião pública. Você pode medir a popularidade de cada artigo de acordo com o número de compartilhamentos que eles têm. Uma coluna com compartilhamentos mais altos seria, sem dúvida, mais popular do que uma com menos compartilhamentos.

Os resultados

Em nosso exemplo, analisamos o Uber e a opinião pública sobre essa empresa. Depois de analisarmos o Facebook, o Twitter e as notícias, saberemos se o sentimento geral sobre o Uber é positivo, negativo ou neutro.

Você pode seguir essa abordagem para criar ideias de análise de projeto de sentimento. Você pode começar com uma pequena empresa que não tem uma presença online alta e realiza análises de sentimentos em vários canais para entender se é percebido de forma positiva ou negativa. Se você quiser aumentar o desafio, pode complicá-lo e fazer análises para uma grande empresa (como fizemos em nosso exemplo).

Leia também: As 4 principais ideias de projetos de análise de dados: nível iniciante a especialista

Pensamentos finais

A Análise de Sentimentos é um tópico essencial no aprendizado de máquina. Tem inúmeras aplicações em vários campos. Se você quiser saber mais sobre esse tópico, acesse nosso blog e encontre muitos novos recursos.

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