El análisis de sentimientos tiene varias razones importantes para hacer en datos de texto y también videos o imágenes. Yo trabajo con texto. Intentando dar algunos ejemplos familiares.
- Supongamos que se avecinan elecciones. Los candidatos son A y B. A y B dieron un discurso ayer. La gente los escuchó y expresó sus sentimientos en las redes sociales como Facebook, Twitter. Ahora, ¿cómo podemos saber quién influyó en la mayoría de los votantes? Un enfoque simple podría ser analizar la polaridad de las publicaciones. La detección de polaridad clasifica un texto en una categoría negativa, positiva o neutral. También puede analizar la intensidad de lo positivo o lo negativo. Podemos analizar si los votantes están pensando más positivamente sobre el candidato A o si están más influenciados por el candidato B. ¿Quién está recibiendo su apoyo?
- Los sitios de comercio electrónico como Amazon pueden analizar las opiniones de los usuarios. Podemos encontrar comentarios negativos extremos. Esos comentarios pueden tener los motivos por los cuales los usuarios odian un determinado producto. Los fabricantes pueden centrarse en la debilidad de los productos.
- El análisis de sentimientos puede ser útil para recomendar productos a los usuarios modelando su personalidad y descubriendo sus gustos y disgustos. Puedes descubrir fácilmente qué tipos de libros les gustan a las personas optimistas, qué tipos de música les gusta a las personas deprimidas, etc.
Hay muchas razones. Pero supongo que estos 3 pueden dar una buena idea primaria.
- ¿Podemos investigar en economía en el nivel de graduación?
- ¿Se ha realizado algún estudio para ver si las personas que viajan están más satisfechas que las que no?
- ¿Qué es el benchmarking? ¿Cuáles son los pros y los contras?
- ¿Cuáles son las desventajas de la investigación observacional?
- Cómo salir de estar atrapado en mi doctorado
