センチメントスコアの計算

特定のハッシュタグに対するセンチメントを測る簡単な方法として、そのハッシュタグに言及したツイートの平均センチメントを計算する方法があります。ただし、同じツイートの中で他の要素が影響している可能性もあるため、自動テキスト分析によって生成された指標だけでなく、テキスト自体も確認することが重要です。

この演習はコースの一部です

Python でのソーシャルメディアデータ分析

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演習の手順

ポジティブなツイートの最初の例を出力しましょう。sentiment > 0.6 で DataFrame を選択し、.values を使ってツイートの全文を取得します。
ネガティブなツイートについても同様に、インデックス sentiment < -0.6 を使って行います。
インデックス check_word_in_tweet を使って、#python の1日あたりの平均センチメントスコアを求めます。.resample() に引数 '1 d' を指定して使用し、その後平均を計算します。
#rstats についても同様に行いましょう。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Print out the text of a positive tweet
print(ds_tweets[____]['text'].____[____])

# Print out the text of a negative tweet
print(____[____]['text'].____[____])

# Generate average sentiment scores for #python
sentiment_py = sentiment[____(____, ____)].____(____).____()

# Generate average sentiment scores for #rstats
sentiment_r = ____[____].____(____).____()

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