Методи за анализ на пазарното настроение
За да се осъществи анализът на пазарното настроение се използват няколкото метода.
Система за мащабиране
Един от методите за определяне на настроения е използването на система за мащабиране, която се свързва с отрицателени, неутрални или положителни настроения и техните асоциации като брой на скала от -5 до 5 (най-негативното до най-положителното) и , когато се анализират парчета на неструктуриран текст, се използва обработка на естествен език, анализират се следващите понятия за разбиране на термините и как те са свързани с концепцията. На всяко понятие се дава оценка въз основа на начина, по който настроенията и думите са свързани с концепцията, както и получените резултати. От друга страна, текстовете могат да дадат и положителен и отрицателен резултат за силата на настроенията, но това е в случай ако целта е да се определи настроенията в самия текст, а не цялостната полярност и внушение на текста.
Компютри
Компютрите също могат да участват при анализирането на настроения чрез автоматизация на настроенията и анализ на дигитални текстове, използвайки елементи от метода на семантичен анализ, векторни подкрепи и ''Semantic'' Ориентация . По-сложните методи се опитват да открият притежателя на настроения (т.е. лице, което твърдящо, че е в афективно състояние) и цел (т.е. име на предприятието или мишена, чиято афектираност е важна).
При компютрите също е важно да се отбележи, мулти-дисциплинарния подход, чрез който се излага становище, обвързано с анализ на настроения, и тук обработката на текст не се основава на статистически модели за обучение, а по-скоро на общи инструменти като сетивни разсъждения.
Софтуерни инструменти
Чрез софтуерните инструменти пък може да се предложи обучение, обвързано с анализа на настроения, статистика, както и естествени техники за езикова обработка, и става възможно автоматизирането чрез анализ на настроения на големи колекции от текстове, включително уеб страници, онлайн новини, дискусионни групи, онлайн ревюта,уеб блогове и социални медии.
Вижте още
Източници
- Fauscette, M., “Twitter, politics and Sentiment analysis”, 23 February 2012.
- Prabowo, R., and Thelwall, M., “Sentiment Analysis: A Combined approach”, School of Computing and Information Technology, University of Wolverhampton, Wulfuna street. Wright, A., “Mining the Web for Feelings, Not Facts”,23 August, 2009.
- Turney, P., "Thumbs Up or Thumbs Down ? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews". Proceedings of the Association for Computational Linguistics - http://arxiv.org/abs/cs.LG/0212032 , 11 December 2002, Canada
- Wright, A., “Mining the Web for Feelings, Not Facts”,23 August, 2009.
- Yred, P., “Why sentiment analysis is the future of ad optimization” ,20 March, 2011.