12、推特数据情感分析与印度疫苗配送无人机应用研究

推特数据情感分析与印度疫苗配送无人机应用研究

1. 推特数据情感分析

1.1 目标与动机

• 目标 ：“推特数据情感分析”的主要目标是让推文更具公开性。情感分析用途广泛，在监测社交媒体时尤为有用，能帮助了解公众想法，在市场情报等需评估文本的场景中也有应用。在该项目中，要解决四个关键问题：公众对新冠疫苗的看法、利用推特数据（尤其是推文）进行情感分析、文本数据的分析与可视化、利用数据分析、机器学习和人工智能构建文本分类框架。通过分析推文，公众能快速了解不同市场上新冠疫苗的有效性、副作用和可用性。
• 动机 ：查看推文可基于公众意见对全球品牌新冠疫苗进行情感分析。项目中可能有用的潜在问题包括：哪些国家使用哪种疫苗、哪个国家的疫苗计划最先进、每天哪些地方接种疫苗的公民更多（按总人口百分比计算）等。还可对疫苗推文进行多种操作，如检查不同制造商疫苗近期推文的主题、对这些数据进行各种自然语言处理任务（主题建模、情感分析）。可利用新冠世界疫苗接种进度等数据集研究疫苗接种成功与社交媒体上疫苗辩论之间的关联，并对新冠疫苗的情感分析进行分类，数据来源有Kaggle、开放政府数据平台和UCI机器学习等数据库。

1.2 文献综述

• 内容分析 ：信息研究旨在评估定性数据中的趋势、原则或想法。分析师可通过内容审查思考接触材料的优先级、沟通和影响。情感分析有三个主要分类级别：句子、文本和侧面，排名标准是最重要的情感分析分类之一。情感分析的三个关键步骤如下：