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¿Se mezclarán? Twitter se encuentra con Azure: análisis de sentimientos a través de API

Haga clic aquí para obtener más información sobre el autor, Craig Cullum.

En la serie de blogs “¿Se fusionarán?”, Experimentamos con las combinaciones más interesantes de datos y herramientas.

Ya sea que se trate de mezclar fuentes tradicionales con lagos de datos modernos, DevOps de código abierto en la nube con herramientas heredadas internas protegidas, SQL con NoSQL, sabiduría web de las masas con notas internas escritas a mano o datos de sensores de IoT con chat inactivo, tenemos curiosidad: se mezclan ¿Le gustaría saber qué sucede cuando se comparan textos de sitios web y documentos de Word?

Lea la publicación de blog anterior de la serie aquí.

El reto

Hacer un seguimiento de sus redes sociales puede ser una tarea abrumadora. Twitter y Facebook se están convirtiendo en las formas más importantes en las que interactúa con sus clientes, pero ¿cómo realiza un seguimiento de cada tweet, publicación y mención? ¿Cómo se asegura de abordar los problemas más críticos y los clientes con los mayores problemas?

Con Twitter convirtiéndose en una de las herramientas de redes sociales favoritas del mundo para comunicarse con las empresas, las empresas están desesperadas por monitorear las menciones y los mensajes para abordar las noticias negativas. Una forma de automatizar este proceso es utilizar el aprendizaje automático (ML) para ejecutar un análisis de sentimiento en cada tweet para ayudarnos a priorizar los más importantes. Sin embargo, crear y entrenar estos modelos puede llevar mucho tiempo y resultar difícil.

Todos los grandes actores (Microsoft, Google, Amazon) que ofrecen aprendizaje automático como servicio (MLaaS) o ML a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API) se han disparado. Esto acelera la implementación rápidamente y brinda la capacidad de realizar reconocimiento de imágenes, análisis de opiniones y traducción sin tener que entrenar un solo modelo o elegir qué biblioteca de aprendizaje automático usar.

Por muy buenas que puedan ser todas estas API, todas tienen una cosa en común. Requieren que abra un IDE y escriba código, cree una aplicación en Python, Java o algún otro lenguaje.

¿Y si no tienes tiempo? ¿Qué sucede si desea incorporar estas herramientas en su flujo de trabajo actual? Los nodos REST en nuestra plataforma de análisis nos permiten implementar un flujo de trabajo e integrar estos servicios en un solo nodo.

En este «¿se fusionarán?» En este artículo, examinamos la combinación de Twitter con los servicios cognitivos de Microsoft Azure, específicamente la API de análisis de texto, para realizar análisis de opinión sobre tweets recientes.

Tema: Utilice los servicios cognitivos de Microsoft Azure con Twitter.

Desafío: Combine Twitter y Azure Cognitive Services para realizar análisis de opinión de nuestros tweets recientes. Organice los tweets más negativos y proporcione una mesa interactiva para que nuestro equipo de redes sociales y relaciones públicas interactúe.

Modo de acceso / herramientas integradas: Servicios cognitivos de Twitter y Microsoft Azure.

El experimento

Dado que estamos utilizando servicios externos para este experimento, necesitamos lo siguiente:

Necesita la clave API, el secreto, el token de acceso y el secreto del token de acceso de su cuenta de desarrollador de Twitter para usar en el nodo del conector de la API de Twitter. También necesitará su clave de suscripción a Azure Cognitive Services.

Cree su cuenta de Azure Cognitive Services

Cuando inicie sesión en su portal de Azure, navegue hasta Cognitive Services y crearemos un nuevo servicio:

1. Haga clic en «Agregar» y busque el servicio de análisis de texto.

2. Haga clic en Crear para implementar su servicio y asígnele un nombre, ubicación y grupo de recursos. Es posible que deba crear un nuevo grupo de recursos si este es su primer servicio de Azure.

Figura 1: Haga clic en Crear para implementar su servicio y asígnele un nombre, una ubicación y un grupo de recursos.

3. Una vez creado, navegue a la sección Inicio rápido en Administración de recursos para encontrar su clave API web y el punto final de API. Guárdelos ya que los necesitará en su flujo de trabajo.

Figura 2: La sección «Inicio rápido» en Gestión de recursos, donde puede encontrar su clave de API web y el punto final de API.

El experimento: extraer tweets y pasarlos a Azure Cognitive Services

Implementar este flujo de trabajo es increíblemente fácil. De hecho, esto se puede hacer en solo 15 nudos.

El flujo de trabajo consta de tres partes que se encargan de estas tareas:

1. Extraiga los datos de Twitter y empaquételos en un formato JSON compatible con la API de Cognitive Services.

2. Envíe esta solicitud a Cognitive Services.

3. Tome el formato de salida JSON y conviértalo en una tabla estructurada para generar informes. Clasifica el sentimiento y aplica un color

Figura 3: Flujo de trabajo con el nodo de Twitter para realizar una búsqueda de Twitter y enviarla a la API de Azure Cognitive Services a través del nodo de solicitud POST.

Azure espera el siguiente formato JSON:

Nuestra plataforma de análisis incluye excelentes nodos de Twitter que están disponibles a través de nuestras extensiones en caso de que aún no los haya instalado. Esta es una forma rápida y fácil de conectarse a Twitter y descargar tweets según sus términos de búsqueda.

Podemos tomar la salida de Twitter, convertirla en una solicitud JSON en el formato anterior y enviarla. El nodo Columna de valor constante y el nodo Combinador de filas JSON envuelven la salida de Twitter con el elemento del documento como se esperaba.

El nodo POST-Request hace que la interacción con los servicios de API REST sea increíblemente fácil y brinda la capacidad de enviar fácilmente solicitudes POST.

Deberá obtener la URL adecuada para su región. Aquí en Australia, la URL es:

Podemos dejar la autenticación en blanco ya que estamos agregando algunos encabezados de solicitud.

Necesitamos agregar para la clave del encabezado:

y valor del encabezado:

Y otra tecla de encabezado:

El valor del encabezado de la clave de suscripción es la clave proporcionada como parte de los servicios cognitivos de Azure que crea.

Figura 4 El valor del encabezado de la clave de suscripción es la clave que se proporciona como parte de los servicios cognitivos de Azure que crea.

Utilizando nuestro flujo de trabajo como guía, asegúrese de actualizar el nodo del conector de la API de Twitter con su clave de API de Twitter, API secreta, token de acceso y secreto de token de acceso.

Figura 5: Actualice el nodo del conector de API de Twitter con su clave de API de Twitter, API secreta, token de acceso y secreto de token de acceso.

Ahora podemos tomar la respuesta de Azure, desagrupar esos datos y combinar esos datos con datos adicionales de Twitter como el nombre de usuario y la cantidad de seguidores para comprender qué tan influyente es esa persona. Cuanto más influyentes sean, más pueden convertirse en una prioridad.

Informar los datos

Una vez creado, puede usar un nodo Vista de tabla para ver la información en una tabla interactiva, ordenada por sentimiento. Esto se puede distribuir a los equipos de relaciones públicas y redes sociales para que tomen medidas y mejoren el servicio al cliente.

Para mejorar realmente su entrega y hacer que este servicio sea realmente accesible, puede usar el portal web en nuestro servidor para crear un servicio de estado de ánimo interactivo en línea para su equipo de redes sociales que usan para actualizar informes, enviar sus propias solicitudes de Twitter o proporcionar notificaciones para su el equipo puede saltar sobre los problemas.

Figura 6: Tabla interactiva en nuestro portal web para visualizar los resultados.

¿Pudimos enfrentar el desafío y unir Twitter y Azure en un solo flujo de trabajo? ¡Si, estabamos!

Referencias:

  • Puede encontrar este flujo de trabajo de 15 nodos en el centro aquí
  • Datos de Twitter en el hub

Vendrá después …

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