Twitter のハンドルとハッシュタグを分析してセンチメントと内容を把握する  

Twitter のハンドルとハッシュタグに基づくセンチメント、感情、キーワードのチャートとグラフを作成する

Last updated | By Scott D’Angelo, Werner Vanzy

Description

組織の間では、自社のソーシャル・メディア・プロファイルに対する関心が高まっています。ソーシャル・メディア・プロファイルの分析と分類によって、世間で自社がどのように受け止められているかについて洞察を引き出すことができるからです。このパターンでは、Twitter のスクリーン・ネームまたはハッシュタグにサブスクライブして、Watson Tone Analyzer と Natural Language Understanding (NLU) によってツイートの内容を分析し、さらに Watson Assistant API を利用してツイートを (インテント別に) 分類します。こうしてエンリッチされたデータを Cloudant データベースに保管して、Map 関数と Reduce 関数によってデータから大まかな洞察を引き出します。

Overview

このパターンでは、ある特定のユーザーによって構成された Twitter フィードにサーバー・アプリケーションがサブスクライブし、受信する各ツイートのセンチメントと感情を分析します。さらに、Watson Assistant サービスによってツイートのインテント (発言の意図) を判断します。すべてのデータは Cloudant データベース内に保管されます。Cloudant データベースであれば、履歴データを保管する機会もあります。処理後の情報は、Web UI 内の一連のグラフとチャートに表示されます。

このコード・パターンをひと通り完了すると、以下の方法がわかるようになります。

  • Twitter フィードをモニターするアプリケーションを実行する
  • ツイートを Watson Tone Analyzer、Watson Assistant、Watson Natural Language Understanding の各サービスに送信し、処理して分析する
  • 情報を Cloudant データベース内に保管する
  • 情報を Node.js の Web UI 内に表示する

Flow

  1. Twitter からツイートがプッシュされます。
  2. Cognitive Social CRM アプリ (server.js) がツイートを処理します。
  3. Watson Tone Analyzer Service がセンチメントと感情を分析します。
  4. Watson Natural Language Understanding Service がキーワードとエンティティーを抽出します。
  5. Watson Assistant Service がツイートからインテント (動詞) を抽出します。
  6. ツイートとメタデータが Cloudant 内に保管されます。
  7. Web UI にチャートとグラフならびにツイートが表示されます。

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