Analizzare i sentimenti sulla chirurgia estetica sui social media
Uno studio rivela come la gente la pensa sulla chirurgia estetica analizzando i social media.
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Indice
- L'importanza dei Dati dei Social Media
- Opinione Pubblica sulle Procedure Estetiche
- Raccolta Dati dai Social Media
- Preparazione dei Dati per l'Analisi
- Esecuzione dell'Analisi dei sentimenti
- Visualizzare i Dati
- Costruire Modelli per la Predizione
- Affrontare il Bias nei Dati
- Confronto dei Metodi di Analisi
- Direzioni Future per la Ricerca
- Conclusione
- Fonte originale
I Social Media sono pieni di Post dove gli utenti condividono i loro pensieri su vari argomenti, compresa la chirurgia plastica estetica. Questo studio guarda a come possiamo analizzare questi post per capire i sentimenti delle persone. Utilizzando tecnologia e metodi intelligenti, possiamo scoprire se un post è positivo, negativo o neutro riguardo alla chirurgia plastica.
Dati dei Social Media
L'importanza deiOgni secondo, milioni di persone pubblicano su piattaforme come Twitter e Reddit. Questo crea una grande quantità di dati testuali che spesso vengono trascurati. Le persone esprimono le loro opinioni su queste piattaforme, rendendole fonti ricche di informazioni. Internet aiuta a diffondere gli standard di bellezza, spesso influenzati da celebrità e influencer dei social media. Molti usano la chirurgia estetica per raggiungere questi standard, vedendoli come soluzioni rapide rispetto a dieta e esercizio.
Opinione Pubblica sulle Procedure Estetiche
I social media non servono solo a condividere fatti; sono anche un luogo di discussione. Gli utenti parlano apertamente dei loro sentimenti riguardo alle procedure di chirurgia estetica, condividendo esperienze e opinioni. Ogni post contribuisce alla conversazione, riflettendo le prospettive individuali sull'argomento. Diverse piattaforme si rivolgono a vari pubblici, portando a opinioni diverse sulla chirurgia estetica.
Raccolta Dati dai Social Media
Per analizzare i sentimenti, dobbiamo prima raccogliere dati dai social media. Questo può essere fatto usando strumenti che raccolgono automaticamente informazioni da siti come Twitter e Reddit. Per questo studio, sono stati raccolti post relativi alla chirurgia plastica da gruppi specifici di Reddit e hashtag di Twitter. Questo includeva subreddit focalizzati sulla chirurgia plastica, chirurgia estetica e esperienze andate male, così come tweet con hashtag pertinenti.
Preparazione dei Dati per l'Analisi
Una volta raccolti, i dati devono essere puliti e organizzati. Questo comporta diversi passaggi, come convertire tutto il testo in minuscolo, rimuovere simboli inutili o emoji, e suddividere il testo in pezzi più piccoli chiamati token. Dopo aver pulito il testo, lo trasformiamo in un formato che le macchine possono capire. Questo ci consente di analizzare i post per il sentiment.
Analisi dei sentimenti
Esecuzione dell'L'analisi dei sentimenti è un modo per identificare e interpretare le emozioni dietro al testo. Questo studio ha utilizzato metodi specifici per automatizzare questo processo senza bisogno che qualcuno etichetti manualmente ogni post. Esaminando le parole usate nei post e come si relazionano tra loro, possiamo categorized in sentimenti positivi, negativi o neutri.
Comprendere l'Importanza delle Parole
Per far funzionare bene l'analisi dei sentimenti, è fondamentale sapere quali parole esprimono sentimenti forti. Alcune parole possono indicare felicità, tristezza o neutralità. Valutando la frequenza e il contesto delle parole nei post, possiamo determinare la loro importanza nell'esprimere sentimenti.
Raggruppare i Post per Sentimento
Per analizzare i dati in modo efficace, i post sono stati raggruppati in base al loro sentimento. Questo significa che abbiamo cercato schemi nelle parole usate per vedere quanto siano correlate tra loro in termini di sentimenti. Raggruppando post simili insieme, possiamo capire meglio come si sentono i diversi gruppi riguardo alla chirurgia plastica.
Visualizzare i Dati
Dopo aver raggruppato i post, creiamo rappresentazioni visive per comprendere meglio i dati. Questo può comportare grafici o diagrammi che mostrano come si relazionano i diversi post tra loro basati sui loro sentimenti. Queste visualizzazioni aiutano a dare senso alla grande quantità di dati raccolti.
Costruire Modelli per la Predizione
Il passo successivo è sviluppare modelli che possano prevedere i sentimenti dai nuovi post. Modelli semplici possono analizzare il sentiment dei post sui social media con alta precisione. Anche se questi modelli sono semplici, possono classificare efficacemente i post in base ai sentimenti identificati nei passaggi precedenti.
Prestazioni dei Modelli
I risultati iniziali mostrano che questi modelli semplici possono prevedere i sentimenti dei post sulla chirurgia plastica con quasi il 90% di precisione. Questa performance suggerisce che anche senza metodi complessi, possiamo ottenere risultati significativi. I modelli hanno avuto particolare successo nell'identificare sentimenti neutri, mostrando una forte capacità di differenziare tra toni emotivi diversi.
Affrontare il Bias nei Dati
È importante riconoscere che non tutti i post sono creati allo stesso modo. Alcuni gruppi possono rappresentare opinioni in modo più forte, distorcendo i risultati complessivi. In questo studio, il bias è stato affrontato regolando come etichettiamo i post, specialmente quelli delle comunità note per essere critiche verso i risultati della chirurgia plastica.
Confronto dei Metodi di Analisi
Lo studio ha confrontato l'efficacia di diversi metodi di analisi. Ha scoperto che le tecniche non supervisionate, che non richiedono dati pre-etichettati, hanno superato i metodi supervisionati. Questo significa che gli approcci automatizzati per etichettare i sentimenti sono stati più efficaci rispetto al fare affidamento sul giudizio umano per la classificazione.
Direzioni Future per la Ricerca
Date le risultati positivi di questa analisi, c'è potenziale per ulteriori ricerche. Gli studi futuri potrebbero comportare la raccolta di più dati da diverse piattaforme di social media o esplorare metodi diversi per analizzare i post. L'obiettivo sarebbe quello di perfezionare i modelli per migliorare la loro precisione e catturare un'ampia gamma di opinioni.
Conclusione
Analizzare i post sui social media riguardo alla chirurgia estetica può fornire preziose intuizioni sui sentimenti pubblici. Utilizzando metodi automatizzati per la raccolta e l'analisi dei dati, possiamo capire efficacemente come le persone si sentano riguardo a queste procedure. Man mano che i social media continuano a crescere, capire questi sentimenti aiuterà a plasmare le discussioni sulla chirurgia estetica e influenzare l'opinione pubblica.
Titolo: Unsupervised Sentiment Analysis of Plastic Surgery Social Media Posts
Estratto: The massive collection of user posts across social media platforms is primarily untapped for artificial intelligence (AI) use cases based on the sheer volume and velocity of textual data. Natural language processing (NLP) is a subfield of AI that leverages bodies of documents, known as corpora, to train computers in human-like language understanding. Using a word ranking method, term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), to create features across documents, it is possible to perform unsupervised analytics, machine learning (ML) that can group the documents without a human manually labeling the data. For large datasets with thousands of features, t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), k-means clustering and Latent Dirichlet allocation (LDA) are employed to learn top words and generate topics for a Reddit and Twitter combined corpus. Using extremely simple deep learning models, this study demonstrates that the applied results of unsupervised analysis allow a computer to predict either negative, positive, or neutral user sentiment towards plastic surgery based on a tweet or subreddit post with almost 90% accuracy. Furthermore, the model is capable of achieving higher accuracy on the unsupervised sentiment task than on a rudimentary supervised document classification task. Therefore, unsupervised learning may be considered a viable option in labeling social media documents for NLP tasks.
Autori: Alexandrea K. Ramnarine
Ultimo aggiornamento: 2023-07-05 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2307.02640
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.02640
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.