È facile quantificare i dati del sondaggio quando si tratta di una scelta multipla: si utilizza una tabella pivot per calcolare la percentuale per ogni risposta. Ma per quanto riguarda le risposte di testo in formato libero? Questi sono difficili da elaborare se ne hai centinaia o migliaia.
L'analisi del sentiment è un metodo basato sulla macchina per prevedere se una risposta è positiva o negativa. Microsoft offre uno strumento che esegue l'analisi del sentiment in Excel. Si chiama Azure Machine Learning.
L'analisi del sentiment tradizionale richiede che un essere umano analizzi e categorizzi il 5% delle dichiarazioni. Excel utilizza il lessico soggettività MPQA. Questo dizionario generico include 5.097 parole negative e 2.533 positive. Ad ogni parola viene assegnata una polarità forte o debole. Funziona alla grande per frasi brevi, come tweet o post di Facebook.
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Specificare un intervallo di input e due colonne vuote per l'intervallo di output.
L'intestazione per l'intervallo di input deve corrispondere allo schema tweet_text.
I risultati mostrano un punteggio positivo, negativo o neutro e una percentuale. Gli articoli vicino al 99% sono molto probabilmente positivi. Gli articoli vicini allo 0% sono molto probabilmente negativi.
