Social Rankings es una aplicación web que realiza un seguimiento en tiempo real de entidades en las redes sociales. Detecta y analiza las opiniones sobre estas entidades utilizando técnicas de análisis de sentimientos para generar un informe visual de su valoración y su evolución en el tiempo.Social Rankings is a web application that follows different entities in the social networks in real time. It detects and analyses the opinions about these entities using sentiment analysis techniques, to generate a visual report of their reputation and evolution in time.Social Rankings ha sido desarrollada por el Grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural y Sistemas de Información (GPLSI) de la Universidad de Alicante. Esta aplicación ha sido financiada parcialmente por el Gobierno Español a través de los proyectos ATTOS (TIN2012-38536-C03-03) y LEGOLANG (TIN2012-31224), la Comisión Europea a través del proyecto SAM (FP7-611312), la Generalitat Valenciana a través del proyecto DIIM2.0 (PROMETEOII/2014/001) y la Universidad de Alicante a través del proyecto emergente “Explotación y tratamiento de la información disponible en Internet para la anotación y generación de textos adaptados al usuario” (GRE13-15)

Fernández Martínez, Javier

Gutiérrez, Yoan

Gómez, José M.

Martínez-Barco, Patricio

Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante

Social Rankings: ana´lisis visual de sentimientos en redes socialesSocial Rankings: Visual Sentiment Analysis in Social NetworksJavi Ferna´ndez, Yoan Gutie´rrez, Jose´ M. Go´mez, Patricio Mart´ınez-BarcoDepartamento de Lenguajes y Sistemas Informa´ticos, Universidad de AlicanteCarretera San Vicente del Raspeig S/N, 03690 San Vicente del Raspeig{javifm,ygutierrez,jmgomez,patricio}@dlsi.ua.esResumen: Social Rankings es una aplicacio´n web que realiza un seguimiento entiempo real de entidades en las redes sociales. Detecta y analiza las opiniones sobreestas entidades utilizando te´cnicas de ana´lisis de sentimientos para generar un in-forme visual de su valoracio´n y su evolucio´n en el tiempo.Palabras clave: ana´lisis de sentimientos, miner´ıa de opiniones, redes socialesAbstract: Social Rankings is a web application that follows different entities in thesocial networks in real time. It detects and analyses the opinions about these entitiesusing sentiment analysis techniques, to generate a visual report of their reputationand evolution in time.Keywords: sentiment analysis, opinion mining, social networks1 Introduccio´nEn la actualidad millones de personas expre-san cada d´ıa sus opiniones pu´blicamente atrave´s de las redes sociales. Empresas y or-ganizaciones analizan manualmente esta in-formacio´n subjetiva para realizar estudios yobtener una visio´n global de la valoracio´nde diferentes marcas, productos o personajespu´blicos. Pero la cantidad de informacio´n dis-ponible es tan grande que es necesario crearherramientas que realicen esta tarea de ma-nera automa´tica y en tiempo real. Este es elobjetivo de la aplicacio´n web Social Rankings.Social Rankings es una aplicacio´n web querealiza un seguimiento en tiempo real de enti-dades en las redes sociales. Detecta y analizalas opiniones sobre estas entidades utilizandote´cnicas de ana´lisis de sentimientos para ge-nerar un informe visual de su valoracio´n y suevolucio´n en el tiempo.2 Configuracio´nEl u´nico paso a realizar por el usuario pa-ra poder utilizar Social Rankings es elegir lasentidades a seguir. Pueden ser tanto perso-nas como empresas, organizaciones, temas o,en general, cualquier conjunto de palabras deintere´s. Para iniciar su seguimiento, estas de-ben ser definidas por el usuario, indicandosu nombre, descripcio´n y palabras clave. Apartir de ese momento, las redes sociales sonrastreadas perio´dicamente, obteniendo todaslas publicaciones que mencionen a estas en-tidades, es decir, que contengan sus palabrasclave.3 FuncionamientoUna vez elegidas las entidades y sus palabrasclave, comienza a realizarse el seguimiento enlas redes sociales. En este momento realiza-mos el seguimiento en Twitter1, por la facili-dad de uso de sus APIs2 y la disponibilidadde herramientas para su manipulacio´n3. Enel futuro planeamos an˜adir nuevas redes so-ciales, adema´s de blogs y foros.A medida que se van encontrando diferen-tes publicaciones mencionando a las entida-des especificadas, un sistema de ana´lisis desentimientos detecta aquellas que contienenuna opinio´n y las clasifica como positivas onegativas. En la actualidad utilizamos unacombinacio´n dos sistemas diferentes.El primero esta´ basado en una de las apro-ximaciones de (Balahur, 2011). Este siste-ma utiliza unos diccionarios de palabras quecontienen sentimientos, obtenidos combinan-do otros recursos de opinio´n como WordNetAffect (Strapparava y Valitutti, 2004) o Sen-tiWordNet (Esuli y Sebastiani, 2006). La po-laridad de un texto dependera´ de la suma to-tal de los pesos de las palabras de opinio´n que1http://twitter.com2https://dev.twitter.com/streaming/overview3http://twitter4j.org/Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 55, septiembre de 2015, pp 199-202 recibido 27-03-2015 revisado 27-04-2015 aceptado 15-05-2015ISSN 1135-5948 © 2015 Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Naturalcontiene ese texto.El segundo esta´ basado en la aproximacio´nh´ıbrida de Ferna´ndez et. al (2013) y (2014).En esta aproximacio´n se utilizan skipgramscomo unidades de informacio´n (Guthrie etal., 2006). A partir de un corpus se generaun diccionario de skipgrams con pesos de po-sitividad y negatividad asociados. Utilizandoel corpus y este diccionario, se entrena un mo-delo de aprendizaje automa´tico que aprendea combinar los pesos de los skipgrams paraobtener la polaridad de nuevos textos. Eneste momento el corpus que hemos utiliza-do es el proporcionado en la edicio´n de 2013del workshop TASS4 (Villena Roma´n et al.,2013).Estas aproximaciones han sido elegidaspor sus buenos resultados en competicio-nes (Ferna´ndez et al., 2013) y su velocidadde procesamiento, apta para aplicaciones entiempo real.4 Valoracio´nCon el fin de generar un informe visual en eltiempo para cada entidad, necesitamos obte-ner una puntuacio´n nume´rica que tenga encuenta la cantidad de opiniones positivas ynegativas detectadas, y la cantidad de gen-te a la que han llegado estas opiniones, enun periodo de tiempo concreto. A esta pun-tuacio´n le hemos llamado valoracio´n y se hacalculado utilizando la ecuacio´n 1.ve,t =∑p∈Pe,t,+2ap+∑p∈Pe,t,0ap−∑p∈Pe,t,−3apdt+∑p∈Pe,t 3ap(1)Donde ve,t es la valoracio´n de la entidad een el per´ıodo de tiempo t; Pe,t es el conjuntode todas las publicaciones que contienen unamencio´n a la entidad e en el per´ıodo de tiem-po t (y p es una publicacio´n dentro de ese con-junto); Pe,t,+, Pe,t,0 y Pe,t,− son subconjuntosde Pe,t cuyas publicaciones han sido clasifi-cadas como positivas, neutrales o negativasrespectivamente; ap es la audiencia o nu´merode usuarios a los que ha llegado la publica-cio´n p; y dt es la duracio´n en milisegundosdel periodo t. Utilizando esta ecuacio´n obte-nemos un valor dentro del intervalo [−1,+1],donde −1 ser´ıa la peor valoracio´n y +1 ser´ıala mejor valoracio´n dada por el sistema.Consideramos una mencio´n neutral (p ∈Pe,t,0) como algo positivo, ya que el hecho de4http://www.daedalus.es/TASS2013que una entidad sea mencionada en las re-des sociales aumenta su valoracio´n. Por esolas menciones neutrales influyen de manerapositiva en la fo´rmula. Las menciones positi-vas (p ∈ Pe,t,+) indican que no so´lo se esta´mencionando a la entidad sino que se esta´diciendo algo bueno sobre ella. Por eso con-sideramos que deben influir en mayor medi-da que las menciones neutrales, aumentandosu valor en un factor de 2. Finalmente, a lasmenciones negativas (p ∈ Pe,t,−) les aumen-tamos su valor en un factor de 3, ya que paralos usuarios suele ser ma´s interesante cono-cer los malos comentarios sobre una entidad(por ejemplo, para encontrar una solucio´n).Estos para´metros han sido establecidos ma-nualmente segu´n lo descrito anteriormente.La suma de la duracio´n del per´ıodo enel denominador de la ecuacio´n (dt) es unaforma de dar una mayor valoracio´n a laspublicaciones que hayan llegado a ma´s se-guidores. Por ejemplo, si una entidad tienemenciones negativas que ha llegado a 100personas en un minuto, su valoracio´n ser´ıade −3 · 100/(3 · 100 + 60000) = −0,005.Sin embargo, si las publicaciones ha llega-do a 10.000 personas, la valoracio´n ser´ıa de−3 · 10000/(3 · 10000 + 60000) = −0,333.5 Informe visualEn la Figura 1 podemos ver un ejemplo de lainterfaz visual de Social Rankings. Las enti-dades que comparamos en este ejemplo sonlos cuatro principales partidos pol´ıticos enEspan˜a en este momento. Concretamente, semuestra el valor de reputacio´n entre el 17 yel 24 de marzo de 2015.Esta interfaz podemos dividirla en cuatropartes, que describiremos a continuacio´n:Selector de entidades. Es un campo des-plegable que contiene todas las entida-des a las que se les esta´ realizando elseguimiento. Se deben seleccionar una ovarias entidades para obtener el informevisual. En la Figura 2 podemos ver elproceso de seleccio´n de entidades en fun-cionamiento.Selector de vista. Es otro campo desple-gable mediante el cual se puede cambiarla vista actual. Las vistas disponibles sonnu´mero de tweets, nu´mero de tweets po-sitivos, nu´mero de tweets negativos y va-lor de reputacio´n. En las primeras tresvistas simplemente se realiza un conteoJavi Fernández, Yoan Gutiérrez, José M. Gómez, Patricio Martínez-Barco200Figura 1: Interfaz visual de Social RankingsFigura 2: Selector de entidadesdel nu´mero de publicaciones total, pu-blicaciones positivas y publicaciones ne-gativas respectivamente. La u´ltima vistamuestra la valoracio´n descrita en la sec-cio´n 4. En la Figura 3 se puede observarel desplegable con las vistas disponibles.Ranking de entidades. En esta seccio´n semuestra una lista de las entidades elegi-das con un valor asociado para un rangode tiempo dado, que depende de la vistaelegida. En el ejemplo de la Figura 4 lavista elegida es el nu´mero de tweets po-sitivos. Para que sea ma´s sencillo compa-Figura 3: Selector de vistarar los valores para las distintas entida-des, se muestra una barra con el color dela entidad cuyo taman˜o depende del va-lor asignado. Para elegir seleccionar unrango de fechas diferente, se utiliza lagra´fica de evolucio´n, que explicamos acontinuacio´n.Figura 4: Ranking de entidadesGra´fica de evolucio´n. Es una gra´fica en laque se muestra la evolucio´n de los valo-res de la vista elegida para las entidadesseleccionadas durante todo el periodo deseguimiento. Por defecto so´lo se muestrael u´ltimo d´ıa, pero es posible seleccionarun rango de fechas diferente a lo largo detoda la l´ınea de evolucio´n. Al cambiar elrango de fechas, el ranking de entidadesexplicado anteriormente tambie´n actua-lizara´ sus valores. En la Figura 5 pode-mos ver un ejemplo de evolucio´n del va-lor de reputacio´n de las entidades elegi-das. Cada punto representa un periodode tiempo concreto y, al pasar el rato´npor encima, es posible ver los datos paraese periodo.Tambie´n se ha an˜adido una funcionalidadadicional experimental cuando se visualizauna u´nica entidad. Podremos ver los te´rminosy expresiones ma´s utilizados en cada per´ıodode tiempo. De esta forma es posible obteneruna visio´n general de lo que ha ocurrido ylo que ma´s se ha comentado en un momentoSocial Rankings: análisis visual de sentimientos en redes sociales201Figura 5: Gra´fica de evolucio´nconcreto. Esto se ha realizado mediante te´cni-cas de clustering de texto utilizando la herra-mienta Carrot25. En la Figura 6 se muestraun ejemplo.Figura 6: Te´rminos y expresiones ma´s rele-vantesEsta herramienta se puede utilizar pu´bli-camente6. En esta versio´n pu´blica so´lo se vi-sualizan los datos de las entidades predefini-das, no es posible an˜adir nuevas entidades. Sidesea an˜adir alguna entidad contacte con losautores de este art´ıculo.6 AgradecimientosSocial Rankings ha sido desarrollada por elGrupo de Procesamiento del Lenguaje Na-tural y Sistemas de Informacio´n (GPLSI)7de la Universidad de Alicante8. Esta apli-cacio´n ha sido financiada parcialmente porel Gobierno Espan˜ol a trave´s de los pro-yectos ATTOS (TIN2012-38536-C03-03) yLEGOLANG (TIN2012-31224), la Comi-sio´n Europea a trave´s del proyecto SAM5http://project.carrot2.org6http://gplsi.dlsi.ua.es/demos/socialrankings7http://gplsi.dlsi.ua.es/8http://www.ua.es/(FP7-611312), la Generalitat Valenciana atrave´s del proyecto DIIM2.0 (PROME-TEOII/2014/001) y la Universidad de Ali-cante a trave´s del proyecto emergente “Ex-plotacio´n y tratamiento de la informacio´ndisponible en Internet para la anotacio´n ygeneracio´n de textos adaptados al usuario”(GRE13-15).Bibliograf´ıaBalahur, A. 2011. Methods and resourcesfor sentiment analysis in multilingual do-cuments of different text types. Universi-dad de Alicante.Esuli, A. y F. Sebastiani. 2006. Sentiword-net: A publicly available lexical resour-ce for opinion mining. En Proceedings ofLREC, volumen 6, pa´ginas 417–422. Cite-seer.Ferna´ndez, J., Y. Gutie´rrez, J. M. Go´mez, yP. Martınez-Barco. 2014. A SupervisedApproach for Sentiment Analysis usingSkipgrams. En Workshop on Natural Lan-guage Processing in the 5th InformationSystems Research Working Days (JISIC2014).Ferna´ndez, J., Y. Gutie´rrez, J. M. Go´mez,P. Martınez-Barco, A. Montoyo, y R. Mu-noz. 2013. Sentiment Analysis of Spa-nish Tweets Using a Ranking Algorithmand Skipgrams. En XXIX Congreso dela Sociedad Espanola de Procesamiento deLenguaje Natural (SEPLN 2013), pa´ginas133–142.Guthrie, D., B. Allison, W. Liu, L. Guthrie,y Y. Wilks. 2006. A closer look at skip-gram modelling. En Proceedings of the5th international Conference on LanguageResources and Evaluation (LREC-2006),pa´ginas 1–4.Strapparava, C. y A. et al. Valitutti. 2004.WordNet Affect: an Affective Extension ofWordNet. En LREC, volumen 4, pa´ginas1083–1086.Villena Roma´n, J., S. Lana Serrano,E. Mart´ınez Ca´mara, y J. C.Gonza´lez Cristo´bal. 2013. TASS-Workshop on Sentiment Analysis atSEPLN.Javi Fernández, Yoan Gutiérrez, José M. Gómez, Patricio Martínez-Barco202

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