МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НАСТРОЕНИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: ПОДХОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ

АННОТАЦИЯ

Социальные сети представляют собой обширное виртуальное пространство, где пользователи могут выражать и обмениваться мнениями, оказывая влияние на различные аспекты жизни, включая маркетинг и коммуникации. Они формируют мировоззрение и поведение людей, и их мониторинг позволяет отслеживать лояльность пользователей и их отношение к брендам или продуктам. Социальные сети становятся важным маркетинговым полем, с доминирующей ролью Facebook* и растущей популярностью платформы "X" (ранее известной как Twitter). Хотя социальные сети упрощают работу, они также способствуют развитию ленивого поведения у пользователей, что может влиять на будущие поколения. Анализ настроений в социальных сетях стал значительной областью исследования благодаря стремительному росту пользовательского контента на различных платформах. В этой статье проводится всесторонний обзор прогресса в области анализа настроений в социальных сетях, уделяя особое внимание различным подходам и инструментам, применяемым для выявления тональности текстов. Значимость анализа настроений проявляется в его применении во множестве сфер, включая маркетинг, политику, общественные исследования и изучение потребительских предпочтений. Подчеркивается важность лингвистических и семантических методов для более глубокого понимания контекста и структуры текста. В заключение, анализ настроений в социальных сетях имеет широкий спектр возможностей и играет ключевую роль в оценке мнений и настроений пользователей.

Ключевые слова: социальные сети, анализ настроений, Facebook*, Twitter, анализ мнений, удовлетворенность.

Социальные сети представляют собой обширное виртуальное пространство, где пользователи могут выражать свои мнения, обмениваться информацией и обсуждать различные темы. Такие платформы, как Facebook*, "X" (ранее известный как Twitter), Instagram* и другие, предоставляют уникальные возможности для общения, создания контента и взаимодействия с другими людьми. Влияние социальных сетей простирается на многие аспекты жизни, включая маркетинг, общественные отношения, политику и даже повседневное поведение людей.

В маркетинговой сфере социальные сети стали ключевым инструментом для компаний, стремящихся донести информацию о своих продуктах и услугах до целевой аудитории. Они предоставляют платформу для привлечения новых клиентов, установления лояльности и понимания мнения потребителей о бренде. Помимо маркетинга, социальные сети стали также площадкой для общественных дискуссий, политических кампаний и активизации социальных движений.

Мониторинг и анализ настроений в социальных сетях позволяют получить ценные инсайты о том, как пользователи реагируют на определенные темы, бренды или события. Это включает отслеживание упоминаний и оценку тональности текстов, что помогает определить общее настроение аудитории и выявить текущие тенденции в обществе. Различные подходы к анализу настроений, такие как машинное обучение, естественная обработка языка и лексические методы, позволяют исследователям и аналитикам более точно оценить настроение пользователей и получить глубокое понимание их мнений.

В данной статье рассматриваются различные методы оценки настроений в социальных сетях, а также инструменты, применяемые для анализа тональности текстовых сообщений. Будут освещены преимущества и ограничения каждого из методов, а также перспективы дальнейшего развития методов оценки настроений в социальных сетях.

Обзор литературы

Многие авторы писали статьи о роли анализа настроений в социальных сетях в формировании восприятия клиентов и о различных методах, используемых для составления выводов и принятия решений. В литературе, представленной ниже, освещаются разнообразные аспекты анализа настроений в социальных сетях. Эта быстро развивающаяся область исследований сосредоточена на извлечении и анализе эмоций, мнений и установок, выражаемых пользователями на различных платформах.

В сфере цифрового маркетинга мониторинг активности в социальных сетях стал важной стратегией для оценки лояльности клиентов и отслеживания настроений, связанных с брендами или продуктами. Социальные сети признаны следующим рубежом в маркетинге, и это исследование уделяет особое внимание ведущим платформам: в настоящее время лидирует Facebook*, за ним следует Twitter. Ссылаясь на Neri et al. (2012), эта статья предлагает комплексное исследование анализа настроений на основе более 1000 публикаций в Facebook, связанных с новостными выпусками. Главной целью их исследования было сравнение отношения к Rai, итальянской общественной телерадиокомпании, и более динамичной частной телекомпании La7. Их анализ углубляется в меняющийся ландшафт настроений, сравнивая результаты с наблюдениями из Оссерватории Павии, итальянского исследовательского института, специализирующегося на анализе СМИ.

Кроме того, в исследовании использованы данные от компании Auditel, касающиеся показателей аудитории новостных программ. По словам одного из авторов, мероприятие 2011 года, вероятно, было симпозиумом с презентациями, обсуждениями и идеями экспертов и исследователей по анализу настроений. Темы варьировались от алгоритмов анализа настроений до их применения в различных отраслях, помогая оставаться в курсе последних тенденций и вызовов в этой области.

Основополагающая работа Панга и Ли представляет всесторонний обзор методов анализа настроений до 2008 года. Они изучают различные подходы к анализу настроений, включая лексические методы и методы машинного обучения. Их исследование оказало влияние на формирование теоретических основ анализа настроений и часто цитируется в последующих работах. В раннем исследовании Панг, Ли и Вайтьянатан (2002) акцент делается на классификации настроений с использованием методов машинного обучения. Статья исследует применение алгоритмов машинного обучения для разделения текста на позитивные, негативные или нейтральные настроения, что стало важным шагом в развитии вычислительных методов для анализа настроений и заложило основу для будущих исследований в этой области.

Постановка задачи

В последние годы анализ настроений в социальных сетях стал одним из ключевых направлений исследований в области обработки естественного языка и машинного обучения. С быстрым ростом объема пользовательского контента на различных платформах социальных сетей возникает необходимость в разработке эффективных методов для анализа и интерпретации этих данных.

Задача состоит в том, чтобы исследовать методы оценки настроений в социальных сетях и разработать инструменты, позволяющие автоматически определять тональность текстов. Это включает в себя анализ различных подходов к классификации настроений, таких как машинное обучение, лексические методы, а также современные модели глубокого обучения.

Исследование также должно учитывать разнообразие языков и культур, присутствующих в социальных сетях, что усложняет задачу анализа настроений. Важно разработать универсальные модели, способные эффективно работать с разными языками и контекстами.

Другой аспект задачи — применение анализа настроений в различных областях, таких как маркетинг, политика, и общественные исследования. Это включает оценку мнений о брендах, политических лидерах и общественных событиях.

Цель исследования — улучшить понимание настроений пользователей в социальных сетях и разработать практические инструменты для их анализа. Это позволит компаниям, организациям и исследователям получать ценные инсайты для принятия обоснованных решений.

Методология

Методология исследования анализа настроений в социальных сетях охватывает разработку подходов и инструментов для сбора, обработки и анализа данных из различных онлайн-платформ. Основные этапы методологии включают:

1. Сбор данных:

• Источники: Исследование начинается с выбора платформ социальных сетей, таких как Facebook*, Twitter, Instagram* и другие.
• Инструменты сбора: Используются API, парсинг веб-страниц и другие технологии для извлечения данных.
• Фильтрация: Данные очищаются от спама, дубликатов и несущественной информации.

2. Предобработка данных:

• Очистка текста: Сырой текст очищается от ненужных элементов, таких как шум, символы и хэштеги.
• Токенизация: Текст разбивается на отдельные слова или токены для дальнейшего анализа.
• Лемматизация или стемминг: Приведение слов к их исходной форме для упрощения обработки.

3. Классификация настроений:

• Модели: Для классификации настроений применяются модели машинного обучения, включая логистическую регрессию, наивный байесовский классификатор, трансформеры и рекуррентные нейронные сети.
• Обучение и валидация: Модели обучаются на размеченных данных и проверяются на точность и эффективность.
• Классификация: Применение обученных моделей для классификации настроений в новых данных.

4. Анализ результатов:

• Оценка моделей: Используются метрики точности, полноты, F-меры и другие для оценки производительности моделей.
• Интерпретация: Анализ и интерпретация классифицированных данных для выявления общих тенденций и настроений.

5. Применение и визуализация:

• Отчеты и графики: Результаты представлены в виде отчетов, графиков и визуализаций для наглядности.
• Применение: Анализ настроений используется в маркетинге, политике, социальных исследованиях и других областях для поддержки принятия решений.

Эксперименты и результаты

Исходя из набора данных, в исследовании проводится сравнение количества пользователей, использующих Twitter и Facebook*. Отражение результатов в виде визуализированной столбчатой диаграммы позволяет нам провести анализ этих двух платформ.

Таблица 1.

Данные о социальных сетях

Twitter:

• Позитивные: 550 случаев позитивных выражений на Twitter указывают на преобладание позитивных настроений среди пользователей. Это свидетельствует о том, что пользователи Twitter активно делятся положительным и поддерживающим контентом.
• Негативные: 150 случаев негативных настроений, хотя и присутствуют, являются незначительным меньшинством по сравнению с другими типами выражений. Это указывает на более оптимистичное настроение на платформе.
• Нейтральные: 320 случаев нейтральных высказываний представляют собой содержимое, которое не выражает ярко выраженных эмоций и включает в себя информационные посты и обновления.

Facebook*:

• Позитивные: 400 случаев позитивных выражений на Facebook* также демонстрируют преобладание позитивных настроений. Это подтверждает тенденцию пользователей к обмену оптимистичным контентом на платформе.
• Негативные: 300 случаев негативных настроений на Facebook указывают на более высокое присутствие негативных мнений по сравнению с Twitter. Тем не менее, они все еще составляют меньшинство среди всех высказываний.
• Нейтральные: 320 случаев нейтральных настроений у пользователей Facebook* свидетельствуют о значительном количестве контента, который не имеет ярко выраженного эмоционального окраса.

Обе платформы демонстрируют тенденцию к позитивным настроениям, что указывает на общую склонность пользователей делиться оптимистичным контентом. Негативные настроения присутствуют, но в меньшей степени, чем позитивные. Нейтральные настроения составляют существенную часть общего эмоционального ландшафта на обеих платформах, представляя широкий спектр контента, который не несет ярко выраженных эмоций.

Заключение

Анализ настроений в социальных сетях предоставляет ценные инсайты о том, как пользователи воспринимают определенные темы, продукты и события на платформах, таких как Twitter и Facebook*. В результате исследования были выявлены важные тенденции в отношении позитивных, негативных и нейтральных настроений пользователей.

• Позитивные настроения преобладают на обеих платформах, что свидетельствует о склонности пользователей делиться оптимистичным контентом и поддерживающими мнениями.
• Негативные настроения присутствуют в меньшей степени, но все же составляют значительную часть дискуссий, особенно на Facebook, что может указывать на разнообразие мнений и восприятий пользователей.
• Нейтральные настроения также имеют значительное присутствие, отражая широкий спектр содержимого, не несущего ярко выраженных эмоций. Это может включать в себя информативные посты, новости и обновления статуса.

Полученные результаты подчеркивают важность мониторинга настроений пользователей на социальных медиа-платформах для более глубокого понимания поведения и предпочтений аудитории. Такой анализ может помочь маркетологам, политикам, исследователям и другим заинтересованным лицам в принятии более обоснованных решений, основанных на настроениях и мнениях пользователей.

*Facebook и Instagram, согласно судебным решениям, в России признаны экстремистскими организациями - прим. Редакции.

Список литературы:

1. Xia R, Zong C, Li S. Ensemble of feature sets and classification algorithms for sentiment classification. Inf Sci. 2011;181(6):1138–52.
2. Neri, F., Aliprandi, C., Cucco, I., & Pasi, G. (2012). Sentiment Analysis on Social Media. In 2012 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (pp. 919–926). IEEE.
3. Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2(1–2), 1–135.
4. Pak, A., & Paroubek, P. (2010). Twitter as a Corpus for Sentiment Analysis and Opinion Mining. In Proceedings of the Seventh conference on International Language Resources and Evaluation (LREC'10).
5. Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural Language Processing with Python. O'Reilly Media.
6. Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press.
7. Feldman, R. (2013). Techniques and applications for sentiment analysis. Communications of the ACM, 56(4), 82–89.
8. Areas in Communications, IEEE Journal on. – 2011. – Т. 29. – №. 9. – С. 1872-1892.