Actividad 4.4

Análisis de Sentimientos

El análisis de sentimientos, o minería de opinión, es utilizado para extraer de forma automática, información sobre la conotación positiva o negativa del lenguaje de un documento.

El análisis mostrará el resultado en 8 emociones básicas y 2 sentimientos.

Emociones básicas:
1. Alegría (joy)
2. Tristeza (sadness)
3. Ira (anger)
4. Sorpresa (surprise)
5. Asco (disgust)
6. Miedo (fear)
7. Anticipación (anticipation)
8. Confianza (trust)

Sentimientos:
1. Positivo (positive)
2. Negativo (negative)

1. Instalar paquetes y llamar librerías

# install.packages("syuzhet")
library(syuzhet)

# install.packages("RColorBrewer")
library(RColorBrewer)

2. Cargar texto

texto_cadena <- read.delim("/Users/kristencarlos/Documents/Concentración Análisis Datos/El triste canción.txt", header=FALSE)

3. Tokenizar texto

texto_palabras <- get_tokens(texto_cadena)

4. Explorar texto

head(texto_palabras)

## [1] "c"        "qué"      "triste"   "fue"      "decirnos" "adiós"

length(texto_palabras)

## [1] 183

5. Realizar Análisis de Sentimientos

sentimientos_df <- get_nrc_sentiment(texto_palabras, language = "spanish")

# Idiomas disponibles: spanish, english, french, german, italian, portuguese, etc.

head(sentimientos_df)

##   anger anticipation disgust fear joy sadness surprise trust negative positive
## 1     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 2     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 3     1            0       1    2   0       5        0     0        5        0
## 4     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 5     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 6     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0

summary(sentimientos_df)

##      anger          anticipation    disgust             fear       
##  Min.   :0.00000   Min.   :0     Min.   :0.00000   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0     1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.0000  
##  Median :0.00000   Median :0     Median :0.00000   Median :0.0000  
##  Mean   :0.02186   Mean   :0     Mean   :0.03825   Mean   :0.0765  
##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0     3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.0000  
##  Max.   :1.00000   Max.   :0     Max.   :1.00000   Max.   :2.0000  
##       joy             sadness          surprise     trust      negative     
##  Min.   :0.00000   Min.   :0.0000   Min.   :0   Min.   :0   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0   1st Qu.:0   1st Qu.:0.0000  
##  Median :0.00000   Median :0.0000   Median :0   Median :0   Median :0.0000  
##  Mean   :0.03279   Mean   :0.2077   Mean   :0   Mean   :0   Mean   :0.1967  
##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.:0   3rd Qu.:0   3rd Qu.:0.0000  
##  Max.   :1.00000   Max.   :7.0000   Max.   :0   Max.   :0   Max.   :7.0000  
##     positive      
##  Min.   :0.00000  
##  1st Qu.:0.00000  
##  Median :0.00000  
##  Mean   :0.04372  
##  3rd Qu.:0.00000  
##  Max.   :1.00000

6. Graficar Resultados de Emociones

barplot(
  colSums(prop.table(sentimientos_df[,1:8])),
  space = 0.2,
  horiz = FALSE,
  las = 1,
  cex.names = 0.7,
  col = brewer.pal(n = 8, name = "Set3"),
  main = "Análisis de Sentimientos de la canción El Triste",
  xlab = "emociones"
)

7. Profundizar Análisis de Emociones

palabras_tristeza <- texto_palabras[sentimientos_df$sadness > 0]
palabras_tristeza_orden <- sort(table(unlist(palabras_tristeza)), decreasing = TRUE)
head(palabras_tristeza_orden, n= 10)

## 
##  triste   dolor    azul    gris soledad 
##       4       2       1       1       1

8. Graficar Resultados de Sentimientos

secuencia_sentimientos <- (sentimientos_df$negative*-1) + sentimientos_df$positive
simple_plot(secuencia_sentimientos)

1. Instalar paquetes y llamar librerías

# install.packages("syuzhet")
library(syuzhet)

# install.packages("RColorBrewer")
library(RColorBrewer)

2. Cargar texto

texto_completo <- read.delim("/Users/kristencarlos/Documents/Concentración Análisis Datos/HimnoMexicano.txt", header=FALSE)

3. Tokenizar texto

texto_palabrasHimno <- get_tokens(texto_completo)

4. Explorar texto

head(texto_palabrasHimno)

## [1] "c"         "coro"      "mexicanos" "al"        "grito"     "de"

length(texto_palabrasHimno)

## [1] 255

5. Realizar Análisis de Sentimientos

sentimientos_Himno <- get_nrc_sentiment(texto_palabrasHimno, language = "spanish")

# Idiomas disponibles: spanish, english, french, german, italian, portuguese, etc.

head(sentimientos_Himno)

##   anger anticipation disgust fear joy sadness surprise trust negative positive
## 1     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 2     0            0       0    0   1       0        0     1        0        2
## 3     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 4     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 5     2            0       0    1   0       1        2     0        2        0
## 6     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0

summary(sentimientos_Himno)

##      anger          anticipation        disgust             fear        
##  Min.   :0.00000   Min.   :0.00000   Min.   :0.00000   Min.   :0.00000  
##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000  
##  Median :0.00000   Median :0.00000   Median :0.00000   Median :0.00000  
##  Mean   :0.07059   Mean   :0.02745   Mean   :0.01961   Mean   :0.09804  
##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000  
##  Max.   :2.00000   Max.   :2.00000   Max.   :1.00000   Max.   :2.00000  
##       joy             sadness           surprise           trust        
##  Min.   :0.00000   Min.   :0.00000   Min.   :0.00000   Min.   :0.00000  
##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000  
##  Median :0.00000   Median :0.00000   Median :0.00000   Median :0.00000  
##  Mean   :0.04706   Mean   :0.05882   Mean   :0.02353   Mean   :0.05098  
##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000  
##  Max.   :2.00000   Max.   :1.00000   Max.   :2.00000   Max.   :2.00000  
##     negative         positive     
##  Min.   :0.0000   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.0000  
##  Median :0.0000   Median :0.0000  
##  Mean   :0.1137   Mean   :0.1098  
##  3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.:0.0000  
##  Max.   :2.0000   Max.   :2.0000

6. Graficar Resultados de Emociones

barplot(
  colSums(prop.table(sentimientos_Himno[,1:8])),
  space = 0.2,
  horiz = FALSE,
  las = 1,
  cex.names = 0.7,
  col = brewer.pal(n = 8, name = "Set3"),
  main = "Análisis de Sentimientos de la canción Himno Nacional Mexicano",
  xlab = "emociones"
)

7. Profundizar Análisis de Emociones

palabras_miedo <- texto_palabrasHimno[sentimientos_Himno$fear > 0]
palabras_miedo_orden <- sort(table(unlist(palabras_miedo)), decreasing = TRUE)
head(palabras_miedo_orden, n= 10)

## 
##  guerra  sangre   grito destino    dios enemigo 
##       8       3       2       1       1       1

8. Graficar Resultados de Sentimientos

secuencia_sentimientos <- (sentimientos_df$negative*-1) + sentimientos_df$positive
simple_plot(secuencia_sentimientos)