ビットコイン急落時の英語ツイートをGoEmotionsで感情分類する

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1.ビットコイン急落時の英語ツイートをGoEmotionsで感情分類するまとめ

・GoEmotionsで英語Tweetを分類したがネガティブな感情はほととんどなかった
・日本語ツイートと同様、トータルで言えばポジティブな感情の方が多かった
・一番多いのはニュートラルな感情だったがスパムが影響している可能性がある

2.GoEmotionsを使ったTweetの感情分類

昨日の「ビットコイン急落時の日本語ツイートをGPT-3で感情分類する」に続き、英語ツイートを確かめてみたくなったので、きめ細かい感情分類ができるGoEmotionsを使って感情分類してみました。例によってベストプラクティスとは言い難いので使用感の感想として気軽にお読みください。
アイキャッチ画像のクレジットはPhoto by Executium on Unsplash

結論からいうとやはりネガティブな感情(赤)は「怒り」以外はほとんどなく、トータルで言えばポジティブな感情(青)の方がやはり多かったです。

・一番多いのはニュートラルな感情でしたが、わかりにくくなるので上記グラフからは削除しています。これは日本語ツイートの際はキーワードベースで割と丁寧に宣伝等のスパム投稿を削除したのですが、英語ツイートはアカウントベース(あまりにもツイート数が多いとスパムと判断して削除)でやったので相当数のスパムが入り込んでしまったのかな、と思います。

・GoEmotionsで確度50%以下だった感情は削除しているので数が非常に少なくなっています。また、検出数が非常に少なかった感情も(後悔など)も削除しています。

日本語ツイートと同様、ポジティブな感情の方が多く、まぁ、その後の値動きをみても実際ポジティブな姿勢の人が多いのだろうな、とは思います。しかし、本格的にやるのであれば

・スパムツイート、スパムアカウントの徹底削除

・個々のツイートに付いたイイネ数やリツイート数等を重みとして掛け算する

・フォロー/フォロワーの関係を参考に個々のアカウントではなくグループとしての感情を捉える

などが必要かな、と思います。

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