El análisis de sentimientos es una parte cada vez más importante de la minería de datos, especialmente en la era de las redes sociales y las redes sociales donde hay un sinfín de opiniones y comentarios que podrían ser útiles para una amplia gama de partes interesadas en el comercio, otros negocios, e incluso política.

Ahora, un método innovador y eficiente de análisis de sentimientos de los comentarios en la plataforma de microblogging, Gorjeo, se informa en el International Journal of Data Mining, Modelado y Gestión por un equipo de India. Hima Suresh de la Facultad de Ciencias de la Computación, en la Universidad Mahatma Gandhi, en Kottayam, Kerala y Gladston Raj. S del Departamento de Ciencias de la Computación, Colegio de Gobierno, También en Kerala explican cómo el análisis de sentimientos se centra en analizar las actitudes y opiniones reveladas en un conjunto de datos y que pertenecen a un tema de interés en particular. El análisis aprovecha los enfoques de aprendizaje automático, enfoques basados ​​en el léxico y enfoques híbridos que empalman los dos primeros.

"Un enfoque eficiente para predecir sentimientos nos permitiría sacar opiniones de los contenidos web y predecir las elecciones públicas en línea, ", sugiere el equipo. Ahora han demostrado un enfoque novedoso para el análisis de sentimientos en torno a la discusión de una marca comercial en Twitter utilizando datos recopilados durante un período de catorce meses. Su método tiene una precisión sin igual para obtener la opinión verdadera en casi el 87% de los tiempo en sus pruebas utilizando un modelo específico de teléfono inteligente como la marca de destino en estudio. Sugieren que la precisión podría mejorarse aún más mediante la incorporación de un léxico más amplio que incluye jerga de Twitter, por ejemplo.