O Twitter, agora X, é uma plataforma de microblogging com 335,7 milhões de usuários. A maioria desses usuários é ativa e fala na plataforma. Muitos usam o aplicativo para expressar suas opiniões e compartilhar seus pensamentos. Portanto, a análise de sentimento do Twitter é uma ferramenta indispensável para indivíduos ou marcas que buscam uma visão dos padrões de pensamento humano.
A análise de sentimento ou mineração de opinião tem vários usos, incluindo pesquisa de mercado, satisfação do cliente e escuta social. No entanto, a maioria das pessoas não tem noção da existência da análise de sentimentos no Twitter, o que leva à continuidade de erros evitáveis. Portanto, este artigo lança luz sobre a análise de sentimento X e como usá-la.
O que é uma análise de sentimento?
A análise de sentimento refere-se à análise de texto para interpretar expressões por meio do processamento de linguagem natural (NLP) e da aprendizagem automática para obter insights. O algoritmo de PNL interpreta os tweets e analisa as emoções por trás deles, enquanto os algoritmos de aprendizado de máquina automatizam o processo de entrega de resultados.
Com isso, a análise de sentimentos pode detectar a polaridade e classificar a neutralidade, a positividade e a negatividade das declarações. Portanto, aqui está uma resposta simples para a pergunta: "O que é uma análise de sentimento?" É um processo de extração dos sentimentos por trás das palavras usando determinados algoritmos ou ferramentas.
A análise de sentimento, também conhecida como mineração de opinião, é útil no gerenciamento e nas relações de marca do Twitter. Ela permite que os proprietários de marcas entendam as opiniões de seus clientes. Da mesma forma, a análise de sentimentos permite que influenciadores, celebridades, indivíduos e outros usuários do Twitter analisem a reação do público ao seu conteúdo.
Supondo que você queira saber o que seu público-alvo e seus seguidores no Twitter pensam de você, a análise de sentimentos pode ajudá-lo. Você pode usar essa análise para rastrear e interpretar o que eles dizem. Ela também examinará suas reações para deduzir as emoções por trás delas, detectando, assim, se são neutras, negativas ou positivas.
Portanto, a análise de sentimento do Twitter ou do X é importante para quem deseja desenvolver uma presença próspera na mídia social. É uma maneira de entender o feedback sobre os pensamentos e as opiniões de sua comunidade on-line.
Ao destacar as informações subjetivas nos tweets, a análise de sentimentos fornece percepções adequadas. Esses insights podem ajudar marcas e empresas a moldar suas decisões e políticas.
Portanto, seria sensato que marcas e figuras públicas populares investissem na análise de sentimentos dos dados do Twitter. Esse procedimento analítico pode elevar todas as formas de marketing de mídia social e produzir resultados rápidos e eficazes em todos os setores.
A importância da análise de sentimento do Twitter
A análise de sentimentos é importante em todos os setores que funcionam por meio da interação humana. É uma ferramenta de gerenciamento de riscos que facilita a compreensão das emoções e o gerenciamento de crises. Ela também indica as áreas de negócios adequadamente funcionais que não requerem estímulo. Além disso, abaixo estão alguns usos da análise de sentimentos.
1. Satisfação do cliente
As marcas no Twitter, também conhecidas como X, costumam receber muitas avaliações de clientes por meio de suas contas. Essas avaliações fornecem um grande conjunto de dados de mídia social, que você pode avaliar para decifrar os sentimentos subjacentes.
É interessante notar que é possível realizar a análise de sentimento dos tweets de uma determinada conta ou de um conjunto de dados relacionado a um fenômeno específico. Assim, ao reunir comentários diretos, menções e tags, as marcas podem se sintonizar com o listening social e analisar o conjunto de dados.
Esse processo lhe dá uma visão das opiniões dos clientes sobre suas atividades, produtos e serviços. As ferramentas do conjunto de dados de análise de sentimento do Twitter podem classificar as emoções por trás das declarações de um público amplo. Elas também podem categorizar a positividade ou a negatividade por meio do tom.
Assim, por meio da classificação de sentimentos, você pode descobrir se os produtos ou serviços de uma marca satisfazem seus clientes e o público. Essa perspectiva é incrível. Ela permite que você analise as declarações e descubra as percepções do seu pessoal.
Como resultado, você descobrirá facilmente as práticas que entusiasmam os consumidores e os fazem voltar. Dessa forma, você pode aproveitar ao máximo as estratégias funcionais e modificar ou descartar as ineficazes.
As marcas também podem usar a mineração de opinião do Twitter para melhorar seus serviços de suporte ao cliente. Ao analisar os sentimentos, elas podem descobrir quais são as perguntas mais urgentes e respondê-las primeiro. Dessa forma, elas podem manter seus clientes satisfeitos.
2. Gerenciamento da reputação da marca no Twitter
O resultado de uma marca influencia a entrada do consumidor nas vendas e no gerenciamento. Portanto, às vezes é necessário realizar uma análise de sentimento em seus tweets. Isso o ajudará a monitorar a voz da sua marca e a saber se a vibração dela pode intrigar seus clientes.
A voz da sua marca deve refletir a positividade do produto e do serviço para conquistar o coração do seu público. A análise de seus tweets o ajudará a refinar sua comunicação e otimizar sua imagem. O insight analítico pode permitir que as empresas descubram sua posição e a de seus concorrentes do ponto de vista do consumidor.
Os resultados da análise do sentimento do seu concorrente podem ajudá-lo a projetar as ações dele para que você possa combatê-las, se necessário. Com isso, fica mais fácil obter uma imagem perfeita que o manterá no topo.
3. Gerenciamento de riscos
As empresas tentam manter uma reputação excelente, pois a percepção do público mantém as marcas à tona e influencia as vendas. Dessa forma, indivíduos e marcas populares se esforçam para evitar escândalos e qualquer coisa que possa prejudicar sua imagem.
É por isso que a maioria das marcas tenta comercializar seus serviços por meio de tendências de hashtag do Twitter que exibem um bom conteúdo gerado pelo usuário. Entretanto, uma crítica ruim pode destruir a reputação de uma empresa, tornando inúteis todas as estratégias de marketing e publicidade.
Entretanto, com a análise de sentimento em tempo real, as marcas podem receber notificações imediatamente se um usuário do Twitter expressar um sentimento negativo. Portanto, elas podem formular medidas rápidas para conter qualquer avaliação negativa antes que ela saia do controle.
4. Pesquisa de marketing
O principal objetivo da pesquisa de mercado é determinar as preferências do público-alvo e dos consumidores. Supondo que uma empresa introduza um novo serviço ou produto, ela deve monitorar a reação do público ao novo lançamento.
Em vez de realizar entrevistas e pesquisas, eles poderiam facilmente se envolver em listening social usando um modelo de análise de sentimentos. Dessa forma, obterão resultados muito mais rápidos. O uso da análise de sentimentos para pesquisas pode ajudar as organizações a impulsionar tendências, descobrir o interesse dos clientes e muito mais.
5. Análise política
Os políticos e as associações governamentais podem usar a análise de sentimentos para monitorar as opiniões dos cidadãos sobre questões importantes. Por exemplo, os candidatos a um cargo eleitoral podem monitorar as opiniões do público para avaliar suas chances de vitória.
No caso da implementação de políticas, o legislativo e o judiciário podem monitorar as reações das pessoas às novas leis. A análise de sentimentos dos dados do Twitter também é útil para revisar tendências políticas. Portanto, isso prova que a mineração de opinião é útil em mais de uma maneira.
Como obter dados do Twitter para análise de sentimento
Ao analisar o sentimento, você pode avaliar grandes quantidades de dados. Mas, então, alguém pode se perguntar como obter dados do Twitter para análise de sentimentos. Há diferentes opções para coletar dados. Quem tem experiência em programação pode preferir escrever códigos para extrair dados do Twitter.
Porém, o procedimento envolve muitos detalhes técnicos e não é fácil de aprender. Felizmente, há outras alternativas mais simples que você pode usar. Por exemplo, você pode usar a API do Twitter para coletar todos os detalhes necessários para a análise. Mas para usar esse método, você deve seguir estas quatro etapas.
- Obtenha uma conta de desenvolvedor do Twitter.
- Crie um projeto e um aplicativo de desenvolvedor relacionado.
- Gere e salve seus tokens e chaves de aplicativo. Eles permitirão que você autentique solicitações.
- Faça uma solicitação para o conjunto de dados do Twitter especificando as palavras-chave, hashtags ou identificadores de que você precisa.
Isso enviará uma consulta e gerará os dados de que você precisa para sua análise de sentimentos.
Como fazer análise de sentimento nos dados do Twitter
Muitas pessoas querem saber como fazer a análise de sentimentos nos dados do Twitter. Esse procedimento envolve várias etapas, sendo a primeira a coleta dos dados do Twitter. A seção anterior explica como extrair dados para a análise de sentimentos.
Depois de obter o conjunto de dados de análise de sentimentos do Twitter, organize os dados do Twitter, pois eles não são estruturados. Portanto, antes de usá-los para treinar um modelo de análise de sentimentos, você deve extrair e categorizar as informações importantes.
Essa classificação de dados envolve a remoção de caracteres especiais, emojis e outros detalhes sem importância nos tweets. Depois disso, você pode criar seu modelo de análise de sentimentos do Twitter para classificar os tweets com base em sentimentos negativos e positivos. Você deve usar um modelo ou algoritmo de linguagem de máquina para isso; a maioria das pessoas opta pelo Python.
Para garantir a precisão, você deve treinar seu classificador de análise de sentimentos para entender e marcar os sentimentos corretamente. Você pode fazer isso carregando dados do Twitter e marcando manualmente os sentimentos corretos. Marque alguns, permita que o classificador faça o resto e faça as correções, marcando-os novamente, se necessário.
Após a sessão de treinamento, é importante testar e avaliar a precisão analítica com dados novos. Quando seu modelo distinguir perfeitamente sentimentos neutros, positivos e negativos, você poderá alimentá-lo com dados do Twitter/X para análise.
É bom ter uma ferramenta de visualização de dados para a apresentação adequada dos resultados. A visualização da ajuda de dados permitirá que você crie resultados interativos. Você pode compartilhar os dados visuais, que são mais fáceis de entender com a sua equipe. Com esses resultados, você pode formular estratégias de marketing no Twitter que funcionarão como mágica.
Ferramenta de análise de sentimento do Twitter
A análise de sentimento tem vários benefícios como atividade de monitoramento de mídia social. Entretanto, analisar os dados do Twitter por conta própria pode resultar em um trabalho complexo. Portanto, você pode se perguntar se existe alguma ferramenta de análise de sentimentos do Twitter para esse trabalho. Felizmente, há muitas ferramentas de análise social que você pode usar.
1. Marca24
As ferramentas de análise de sentimento do Twitter são um subconjunto das ferramentas de monitoramento social. Uma ferramenta de monitoramento social que oferece análise de sentimentos é a Brand24. Essa ferramenta monitora conjuntos de dados do Twitter usando NLP e algoritmos de aprendizado de máquina para avaliar o tom dos tweets.
O Brand24 é uma ferramenta paga que oferece uma sessão de avaliação gratuita de 14 dias. Você pode acessar essa versão gratuita criando uma conta com seu e-mail comercial. Em seguida, insira a hashtag, a palavra-chave ou o nome de usuário do Twitter da marca que deseja monitorar.
Como o Twitter tem uso global, você deve escolher um idioma de rastreamento de tweets e criar um projeto. Essa ferramenta é rápida e, portanto, começará a selecionar instantaneamente os tweets que contenham a palavra-chave, hashtag ou marca selecionada.
Todos os tweets no feed Menções contêm uma indicação de seu sentimento abaixo. O feed de menções do filtro representa visualmente os dados em um formato de gráfico. Se precisar comparar os resultados da análise de sentimento, você pode se inscrever para acessar mais recursos.
2. MeaningCloud
O MeaningCloud é outra ferramenta de monitoramento confiável que pode ajudá-lo a classificar as estatísticas do Twitter para obter uma visão melhor. Essa ferramenta analisa textos de diferentes fontes, indicando sua polaridade. Ela funciona em um nível avançado, avaliando as relações entre as frases e produzindo análises baseadas em aspectos.
Além disso, o Meaningcloud pode distinguir opiniões e fatos e até mesmo interpretar ironia. Além disso, você pode definir seu modelo e dicionário de análise de sentimentos do Twitter. Portanto, você pode usar essa ferramenta para analisar seus dados do Twitter ou os de outra pessoa.
Se você descobrir que seus tweets exalam uma voz de marca pouco atraente, deverá corrigir isso. A única maneira de fazer isso é excluir os tweets negativos. Mas, felizmente, você não precisa pesquisar manualmente seus tweets antigos para isso.
A ferramenta da Web do TweetEraser pode carregar, importar e filtrar seus tweets. Após a filtragem, você pode excluir em massa os tweets selecionados com o simples toque de um botão. Portanto, comece a limpar sua linha do tempo do Twitter e a criar uma voz de marca pacífica hoje mesmo!
