Sentiment Viz – Visualização dos sentimentos no twitter
O projeto estuda maneiras de estimar e visualizar sentimento para fragmentos de texto curtos e incompletos provenientes da rede social Twitter . O objetivo é uma visualização que apresenta propriedades emocionais básicas incorporadas no texto, em conjunto com um cálculo aproximado da confiança em nossas estimativas.
Mas como você calcula um sentimento?
Foi criado um ”dicionário” para estimar o sentimento.Cada tweet é analisado e comparado a palavras no dicionário ,e então são medidos e combinados os índices das classificações de ”prazer e excitação” das palavras para estimar o sentimento de todo o tweet. Quando você passar o mouse sobre um círculo de tweet para ver seu texto , as palavras do dicionário são mostradas em negrito e itálico . Pode-se ainda clicar no círculo de um tweet para abrir uma caixa de diálogo que lhe dá ainda mais informações.
Coleções de tweets são visualizados de várias maneiras : por sentimento, por assunto, por termos frequentes , e assim por diante . Os tweets são desenhados como círculos. Cada círculo tem cor, brilho , tamanho e transparência tendo em vista visualizar detalhes diferentes sobre o sentimento de cada tweet.
Por exemplo; tweets agradáveis são verdes, e desagradáveis são azuis. O tamanho representa o índice de certeza sobre a estimativa do sentimento do tweet (tweets maiores representam estimativas mais confiantes) e os tweets mais opacos (menos transparentes) representam também estimativas mais confiantes quanto ao seu caráter emocional.
Os tweets são apresentados utilizando várias técnicas de visualização diferentes. Cada técnica é projetada para realçar diferentes aspectos dos tweets e seus sentimentos.Por exemplo;
a Guia de Sentimentos/ Sentiment Tab
distribui os tweets em um gráfico dividido entre as classificações de ‘prazer’ e ‘excitação’. A distribuição espacial dos tweets resume o seu sentimento geral.
Mapa de Calor/ Heatmap Tab
visualiza o número de tweets dentro de diferentes regiões sentimento. Ele destaca regiões vermelhas “quentes” com muitos tweets, e as regiões azuis “frias” com apenas alguns tweets.Vermelho para caixas com os tweets mais do que a média, e azul para caixas com menos de tweets que a média. Caixas brancas não contêm tweets. Mais fortes cores mais saturadas ficam mais longe da média.
Guia de Afinidades/ Affinity Tab
O gráfico afinidade visualiza os tweets frequentes, pessoas, hashtags e URLs, juntamente com relacionamentos ou afinidades entre esses elementos.
Nós azuis e verdes representam tweets, nós laranjas representam as pessoas, nós amarelos representam hashtags, e nós vermelhos representam URLs.
Nós maiores mostram elementos mais frequentes. Ligações entre nós relações destacam os tweets que são semelhantes uns aos outros, ou hashtags que ocorrem em um conjunto de tweets.
Passar o mouse sobre um nó revela a sua frequência,e clicando nos nós de tweets ou de URL revela mais detalhes sobre o conteúdo do nó.
Guia de Tweets/Tweets Tab
A guia de tweets mostra a data, autor, e o corpo de cada tweet, bem como o seu nível de prazer e excitação geral. Termos ANEW (Affective Norms for English Words ou Normas de Efeitos para Palavras em inglês, conjunto de classificações emocionais normativas para um grande número de palavras no idioma Inglês) de cada tweet são destacados em negrito e itálico.