30、推特抵制运动的情感分析

推特抵制运动的情感分析

1. 引言

情感分析是一种运用自然语言处理（NLP）将文本输入大致分为不同情感（主要是积极、消极和中性）的文本分析方法。这是一个热门的研究领域，研究人员会尝试从敏感话题、调查、评论甚至情感分析研究领域本身中提取情感。如今，公众在决定在线服务的运营方式方面起着重要作用，企业不能再随心所欲地掌控市场，客户的意见变得越来越重要。社交媒体上发布的意见对企业来说是宝贵的信息来源，可用于规划商业策略和开展客户互动活动，以满足客户需求。而Twitter是表达这些意见最受欢迎的社交媒体平台之一。

Twitter是一个微博客平台，人们可以以短消息（即推文）的形式发布意见。推文具有许多独特特征，如消息长度、写作技巧、表情符号以及特殊字符（如#标签和@提及）。推文大多是关于不同主题的意见，涵盖评论、调查，甚至像服装这样的小众特定领域。由于这些是公众表达的意见，因此是提取和进行情感分析的宝贵数据来源。

2020年，Twitter上的一个热门话题是抵制亚马逊和Flipkart等在线电子商务服务，原因包括中印边境冲突以及宝莱坞裙带关系问题，这一问题因苏尚特·辛格·拉吉普特（Sushant Singh Rajput）的自杀事件而引发关注。本研究的主要目标是提取与该抵制运动相关的推文并进行情感分析，以确定公众表达的各种情感。情感分析可以通过基于词典的方法、机器学习方法或两者结合的混合方法来完成。在本文中，我们将使用基于词典的方法，借助各种Python包进行情感分析。

2. 文献综述

多年来，情感分析一直是广泛应用的研究领域，数据易于获取，是有价值的信息来源，可用于各种战略用途和应用，如商业智能、智能家居和网站评论。以下是我们为深入了解情感分析及