Como fazer a análise de sentimento do X (Twitter)? 7 passos [sem código]

Você está se perguntando o que as pessoas estão achando da sua marca no Twitter? Ao monitorar o sentimento dos tweets em tempo real, você pode obter insights sobre o que as pessoas pensam e sentem sobre sua marca, produto ou serviço. E você não precisa de nenhuma habilidade de codificação para fazer isso!

Nesta publicação do blog, mostrarei como usar uma ferramenta de análise de sentimentos do Twitter para obter feedback instantâneo sobre o humor dos usuários do Twitter.

Índice:

• O que é a análise de sentimentos do Twitter?
  • Por que isso é importante?
  • Objetivos do uso de ferramentas de análise de sentimentos
• Como fazer a análise de sentimentos do Twitter?
• Exemplo de análise de sentimento do Twitter
• Como funciona a análise de sentimentos do Twitter?
• Uso da análise de sentimentos para obter insights
• Conclusão

O que é a análise de sentimentos do Twitter?

A análise de sentimento do Twitter determina se um tweet é positivo, negativo ou neutro.

Você pode fazer isso manualmente, analisando cada tweet e avaliando se ele é positivo ou negativo. Mas esse é um processo que consome muito tempo. 

Algumas ferramentas podem fazer esse trabalho para você. Esses softwares podem detectar automaticamente o sentimento analisando as palavras usadas no tweet e seu contexto. 

Aqui está um exemplo de um Twitter mention negativo:

Ele foi classificado como negativo, pois o sentimento geral desse texto expressa emoções negativas - aqui, a falta de satisfação.

E aqui está a aparência de um mention positivo no Twitter:

Por que isso é importante?

A análise de sentimento do Twitter é valiosa para entender sentimentos das pessoas sobre um determinado tópico.

Ao rastrear o número de tweets positivos, negativos e neutros sobre um assunto, a análise de sentimento do Twitter pode lhe dar uma visão clara de como o público-alvo se sente.

Além disso, ele o ajudará a:

• Monitore e gerencie seus reputação da marca
• Prevenir Crise de relações públicas em um estágio inicial
• Entenda melhor seus clientes
• Monitorar os níveis de satisfação do cliente
• Descubra o que os clientes estão dizendo sobre a concorrência
• Prever tendências de nichos de negócios
• Localizar hashtags em alta no Twitter

Análise de sentimento pode ser usado para tomar decisões importantes sobre campanhas de marketing, desenvolvimento de produtos e muito mais.

Objetivos do uso de ferramentas de análise de sentimentos do Twitter

As ferramentas de análise de sentimento do Twitter são incríveis porque ajudam você a entender como as pessoas se sentem em relação a um determinado tópico, evento ou marca.

O Twitter é uma das plataformas de mídia social mais populares e é um ótimo lugar para obter feedback sobre seu produto ou serviço.

Os usuários do Twitter também são mais propensos a serem críticos e diretos do que as pessoas que fazem avaliações em outros sites. Isso ocorre porque os usuários do Twitter podem permanecer anônimos se quiserem.

Ferramentas de análise de sentimento estão ficando cada vez melhores em determinar a atitude que um conteúdo expressa. É por isso que a análise de sentimentos está se tornando mais popular. Ela encontra aplicação em várias áreas da vida:

• NegóciosAs empresas usam ferramentas de mineração de opinião para determinar o que os consumidores pensam de seu produto, serviço, marca, campanhas de marketing ou concorrentes.

Aqui está um pequeno vídeo que resume como usar a análise de sentimentos para descobrir o que seus clientes gostam (ou não gostam) em sua empresa ou produto:

Por falar em negócios, acredite ou não, esse tipo de análise pode ser usado para prever as tendências do mercado de ações!

• Política: Na política, a análise de sentimentos é usada para acompanhar as opiniões da sociedade sobre o governo, os políticos, as declarações e as mudanças nas políticas, ou até mesmo para prever os resultados das eleições.

Na Internet, você pode encontrar estudos que mostram que os dados do Twitter têm sido amplamente usados para análise de sentimentos para prever os resultados das eleições em todo o mundo. Por exemplo, há uma análise Prevendo a votação do Brexit rastreando e classificando a opinião pública usando dados do Twitter.

• Ações públicas: A análise de opinião é usada para analisar reações on-line a fenômenos sociais e culturais, por exemplo, Pokemon Go, o episódio de estreia de Game of Thrones ou o Oscar.

Como fazer a análise de sentimentos do Twitter?

Há duas maneiras principais:

• Você pode tentar fazer isso manualmente lendo os tweets e categorizando-os como positivos, negativos ou neutros. Entretanto, esse método consome tempo e nem sempre é preciso. Por exemplo, nos últimos 30 dias, a Adidas ganhou mais de 205 mil mentions no Twitter. É fisicamente possível analisar todos eles para determinar se são negativos ou positivos? Acho que não.
• Você pode verificar ferramentas de monitoramento que podem executar automaticamente a análise de sentimento do Twitter usando algoritmos para avaliar o tom emocional dos tweets. Eles reúnem dados do Twitter, analisam-nos e realizam a análise de sentimentos. Esse software pode fornecer resultados mais precisos e oportunos do que os métodos manuais.

Considere o uso de um ferramenta de monitoramento de mídia social para minimizar o trabalho manual associado à análise de sentimentos.

Além do Twitter, muitas ferramentas de monitoramento de mídia social incorporam a análise de sentimentos para o Facebook, Instagram e outras plataformas de mídia social.

Exemplo de análise de sentimento do Twitter

Para demonstrar como isso funciona, analisarei a marca Adidas usando o Brand24 ferramenta. Vamos verificar o desempenho dela no Twitter.

Etapa 1: Criei um projeto de monitoramento para a palavra-chave "Adidas". Eu queria encontrar mentions em inglês, então selecionei esse idioma ao configurar o projeto.

Etapa 2: A ferramenta encontra mentions na Internet, incluindo mídias sociais, blogs, sites de notícias, boletins informativos, fóruns, análises e podcasts. Nos últimos 30 dias, houve cerca de 680k mentions da Adidas.

Etapa 3: Limitei os dados apenas aos mentions do Twitter configurando um filtro.

Etapa 4: Em seguida, a guia Mention mostra o fluxo de mentions. Nos últimos 30 dias, houve 356 mil mentions. Cada um é classificado como positivo, neutro ou negativo.

Na parte superior, há um gráfico que apresenta o volume de mentions, seu alcance na mídia social, o número de interações e o número de mentions positivos e negativos. Você pode configurar o intervalo de tempo no canto superior direito.

Etapa 5: Vamos dar uma olhada mais de perto no gráfico com um intervalo de tempo um pouco maior.

Houve um rápido aumento de mentions negativos. Na verdade, em um curto espaço de tempo, a Adidas observou 55 mil mentions negativos. Isso é muito.

O que aconteceu?

Etapa 6: Para descobrir, usei três filtros no Guia Análise: o intervalo de tempo de 20 a 30 de outubro, o Twitter como fonte e o sentimento negativo.  

Graças ao recurso "The most popular mentions", descobri rapidamente que as pessoas tuitam sobre Kanye West e suas crenças polêmicas.

Como West cooperou com a Adidas naquela época, isso afetou gravemente a imagem da marca.

A maioria dos tweets negativos dizia respeito ao fato de a Adidas ter rompido sua cooperação com o rapper.

O contexto da discussão também estava relacionado à parceria com a Yeezy. As palavras em vermelho indicam sentimento negativo.

Além disso, a maioria das hashtags de tendência estava relacionada a Kanye West.

Essa crise de relações públicas pode ser prejudicial. As pessoas adicionaram a hashtag #boycottadidas em seus tweets.

Como resultado, desde 16 de outubro, a Pontuação de reputação da Adidas diminuiu de 43 para 34.

No entanto, ao analisar o gráfico novamente, você perceberá que, em 18 de novembro, houve um aumento nos tweets positivos.

Vamos descobrir o que aconteceu.

Mais uma vez, usei três filtros no Guia Análise: filtro de dados em 18 de novembro, Twitter como fonte e sentimento positivo. 

O recurso "Os mentions mais populares" me mostrou tweets relevantes.

A Adidas publicou um anúncio em vídeo com cinco versões de Lionel Messi na Copa do Mundo. É claro que ele se tornou viral imediatamente.

Etapa 7: É hora de comparar os sentimentos da Adidas e de sua principal concorrente, a Nike.

No Guia ComparaçãoEm uma pesquisa de mercado, configurei o Twitter como uma fonte mentions. A ferramenta me mostrou que a Nike tem um sentimento um pouco mais positivo em relação à sua marca do que a Adidas. Além disso, ela reuniu cerca de 170 mil mentions a mais no Twitter.

Como funciona a análise de sentimentos do Twitter?

Cada ferramenta tem seu próprio algoritmo de análise de sentimento. Aqui estão as explicações de como ele funciona no Brand24 de um ponto de vista técnico:

"Após a criação do projeto, nosso sistema começa a coletar todos os mentions com uma palavra-chave especificada. Cada um dos mentions encontrados é processado por meio de nosso modelo de análise de sentimentos para que o resultado possa ser mostrado no painel. Realizamos o monitoramento da Internet e a análise de sentimentos em tempo real para mostrar a você percepções significativas o mais rápido possível. 

Nosso algoritmo de análise de sentimentos aproveita as vantagens mais recentes do aprendizado de máquina e da inteligência artificial em geral, ou seja, aprendizado profundo e modelos de linguagem pré-treinados (PLM), também usados por empresas como Google, Microsoft, Facebook e Baidu. Isso faz com que os recursos de IA estejam o mais próximo possível da compreensão real dos mentions com o estado atual do conhecimento científico. 

Usando dezenas de milhares de exemplos cuidadosamente escolhidos, treinamos um modelo de análise de sentimentos para obter qualidade de ponta. É extremamente importante para nossa empresa manter nosso modelo de análise de sentimentos tão bom quanto tecnicamente possível. Designamos equipes de Anotação de Dados e de Inteligência Artificial, cujas principais responsabilidades são cuidar da qualidade e atualizá-lo constantemente.

O mais importante é que nosso modelo de análise de sentimentos do Twitter é independente de idioma, o que significa que somos capazes de detectar o sentimento de mentions escritos em quase todos os idiomas falados na Terra e além, com qualidade satisfatória. Realizamos uma pesquisa inovadora para avaliar isso e publicamos nossos resultados em uma das principais conferências de IA do mundo - ela está disponível aqui.”

Krzysztof Rajda, diretor de IA da Brand24

Usando a análise de sentimentos para obter insights acionáveis

Depois de reunir os dados da análise de sentimentos no Twitter, é hora de agir com base nesses insights.

Aqui estão algumas maneiras de usar os dados coletados:

• Tratar o feedback negativo - Os tweets negativos podem prejudicar sua reputação e prejudicar seus negócios. Se houver muitos comentários negativos sobre um produto ou serviço, é essencial abordar esses problemas de frente. Entre em contato diretamente com esses clientes e garanta que eles saibam que suas preocupações estão sendo levadas a sério. Algumas ferramentas de monitoramento de mídia social (por exemplo, Brand24) têm recursos de alerta de tempestade. Assim, você será notificado sempre que houver uma alteração rápida no volume do mentioned.
• Observe o que gera tweets positivos - Ao observar a atividade do Twitter em torno de sua marca, você pode ter uma boa ideia do que as pessoas gostam em sua marca. Usando monitoramento de mídia social é uma ótima maneira de descobrir quais tipos de conteúdo geram tweets positivos. Essa é uma informação valiosa sobre quais tópicos estão gerando engajamento. Para as empresas, isso pode ajudar a informar as estratégias de marketing e de atendimento ao cliente.
• Priorizar mudanças - Uso análise de sentimento de mídia social para determinar quais áreas precisam ser melhoradas primeiro, para que você possa priorizar as mudanças de acordo. Por exemplo, se os clientes reclamarem de tempos de entrega lentos, você deve cuidar disso antes de qualquer outro problema.
• Monitorar tendências - Use a análise de sentimentos ao longo do tempo para monitorar as tendências e hashtags que surgem no feedback dos clientes e responder rapidamente, se necessário. Isso ajudará a garantir que a satisfação do cliente permaneça alta no longo prazo.

Conclusão

Você pode analisar facilmente os tweets usando um Ferramenta de monitoramento do Twitter. De fato, essa ferramenta detecta automaticamente tweets positivos e negativos. Além disso, ela apresenta os resultados da análise de sentimentos de uma maneira fácil de usar.

Agradecimentos a análise de sentimentos no Twittervocê pode:

• Descubra o que as pessoas estão dizendo sobre sua marca ou produto,
• Descubra sentimentos positivos ou negativos sobre sua marca ou produto,
• Avaliar a satisfação geral do cliente,
• Detectar qualquer tendência emergente,
• Encontre links e hashtags de tendência no Twitter,
• Encontre os influenciadores mais ativos do Twitter,
• Monitore a reputação da marca e evite crises de RP.

Está disposto a experimentar a análise de sentimentos do Twitter? Inscreva-se para uma avaliação gratuita e teste a ferramenta Brand24!

PERGUNTAS FREQUENTES

O Twitter usa análise de sentimentos?

O próprio Twitter não fornece diretamente a análise de sentimentos, mas sua API permite que desenvolvedores e ferramentas de terceiros coletem tweets e realizem análises de sentimentos sobre eles. Isso permite a compreensão das opiniões e emoções do público com relação a tópicos, marcas ou eventos específicos.

O Twitter é bom para a análise de sentimentos?

Sim, o Twitter é uma excelente plataforma para análise de sentimentos devido à sua natureza em tempo real e à grande quantidade de opiniões públicas e concisas dos usuários. Ele permite que empresas e pesquisadores avaliem rapidamente o sentimento do público sobre uma ampla gama de tópicos.

Qual é a precisão da análise de sentimentos do Twitter?

A precisão da análise de sentimentos do Twitter pode variar com base em fatores como a sofisticação da ferramenta de análise, a interpretação do contexto, a manipulação de gírias e as nuances da linguagem. Ferramentas avançadas que usam processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina (ML) podem proporcionar um alto grau de precisão.