dc.contributor.author | Tomanek, Krzysztof | |
dc.contributor.editor | Niedbalski, Jakub | |
dc.date.accessioned | 2018-04-18T06:24:23Z | |
dc.date.available | 2018-04-18T06:24:23Z | |
dc.date.issued | 2014 | |
dc.identifier.citation | Tomanek K., Analiza sentymentu: historia i rozwój metody w ramach CAQDAS, [w:] Metody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych, J. Niedbalski (red.), Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2014, http://dx.doi.org/10.18778/7969-549-2.08 | pl_PL |
dc.identifier.isbn | 978-83-7969-549-2 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11089/24530 | |
dc.description.abstract | Analiza sentymentu (SA) jest jednym z tych obszarów analiz tekstowych, którego rozwój jest silnie związany z rozwojem CAQDAS. Istnieje kilka różnych metod analiz opinii i analiz emocji zawartych w tekstach. Jedną z nich jest metoda słownikowa (Dictionary-based Approach DbA), z której SA korzysta najczęściej. Istnieje wiele różnorodnych słowników wspierających automatyczną analizę tekstów oraz analizę sentymentu. W artykule opisano popularne rozwiązania stosowane przez analityków i badaczy zajmujących się analizami opinii. Wskazane zostały również kierunki rozwoju SA w ramach CAQDAS. Ten drugi wątek artykułu wiąże się z: poszukiwaniem coraz bardziej zaawansowanych reguł wyszukiwania tekstów, budową reguł odkrywania wzorów wypowiedzi oraz pojawianiem się coraz większej liczby słowników klasyfikacyjnych. Analitycy pracujący nad DbA, wykorzystują coraz częściej wiedzę z zakresu językoznawstwa, wielowymiarowych metod analizy danych sprawiając, że słowniki analityczne wyszukują treści w sposób coraz bardziej efektywny. Jednym z obszarów, w którym słowniki rozwijają się dynamicznie, jest identyfikacja emocji czy ocena siły ładunku emocjonalnego zawartego w tekście. Artykuł skupia się na porównaniu dostępnych dla badaczy rozwiązań słownikowych w ramach SA. Opisana została: specyfika słowników, możliwości implementacyjne, zakres tematyczny słowników oraz przykładowe zastosowania. | pl_PL |
dc.description.abstract | Sentiment analysis (SA) is one of those areas of text analysis, the development of which is strongly associated with the development of CAQDAS. There are several different methods of opinion analysis and sentiment analyzes. One of them is the dictionary analysis (Dictionary-based Approach). There are many different dictionaries to support automatic text analysis and sentiment analysis. The article goal is to describe the popular solutions used by analysts and researchers involved in the sentiment analysis. The text describes the development of SA within CAQDAS solutions. The development is associated with: the construction of more and more capacious in a word dictionaries, embedding in dictionaries syntactic rules, taking into account the context of words that identify the occurrence of emotions and the assessment of the strength and the ability to assign emotional charge contained in the text. Text compares available solutions understood as dictionary classifiers. | pl_PL |
dc.language.iso | pl | pl_PL |
dc.publisher | Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego | pl_PL |
dc.relation.ispartof | Metody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych; | |
dc.rights | Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Bez utworów zależnych 3.0 Polska | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pl/ | * |
dc.subject | analiza sentymentu | pl_PL |
dc.subject | analiza danych jakościowych | pl_PL |
dc.subject | analiza treści | pl_PL |
dc.subject | Text Mining | pl_PL |
dc.subject | kodowanie tekstów | pl_PL |
dc.subject | KADJ | pl_PL |
dc.subject | CAQDAS | pl_PL |
dc.title | Analiza sentymentu: historia i rozwój metody w ramach CAQDAS | pl_PL |
dc.title.alternative | Sentiment Analysis: History and Development of the Method within CAQDAS | pl_PL |
dc.type | Book chapter | pl_PL |
dc.rights.holder | © Copyright by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2014 | pl_PL |
dc.page.number | 155-172 | pl_PL |
dc.contributor.authorAffiliation | Uniwersytet Jagielloński | pl_PL |
dc.contributor.authorBiographicalnote | Krzysztof Tomanek – doktor socjologii. Jego zainteresowania badawcze dotyczą zagadnień: teorii zaufania, lojalności, zastosowań koncepcji Quality of Life w badaniach społecznych. Najważniejsze zainteresowania metodologiczne obejmują: metodologię badań, metodologię analiz danych jakościowych, aplikację technik Text Mining do analiz danych jakościowych. Prowadzi grant badawczy MNiSW dotyczący Festiwalu Kultury Żydowskiej w Krakowie (wspólnie z dr Annąmarią Orla-Bukowską). Jest autorem projektów ogólnopolskich badań konsumenckich. Jego publikacje dotyczą wykorzystania technik analizy treści w CAQDAS, prowadzi ogólnopolskie projekty badań konsumenckich. | pl_PL |
dc.references | Acerbi Alberto, Lampos Vasileios, Garnett Philip, Bentley R. Alexander (2013), The Expression of Emotions in 20th Century Books, „PLoS ONE”, vol. 8, no. 3, s. 1–6; www.plosone.org/article/ fetchObject.action?uri=info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0059030&representation= PDF [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Awad Elias M., Ghaziri Hassan M. (2004), Knowledge Management, Pearson – Prentice Hall, New Jersey. | pl_PL |
dc.references | Bolasco Sergio, Ratta-Rinaldi della Francesca (2004), Experiments on Semantic Categorisation of Texts: Analysis of Positive and Negative Dimension, JADT 2004: 7es Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles; http://lexicometrica.univ-paris3.fr/jadt/ jadt2004/pdf/JADT_018.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Cambria Erik, Mazzocco Thomas, Hussain Amir (2013), Application of Multi-Dimensional Scaling and Artificial Neural Networks for Biologically Inspired Opinion Mining, “Biologically Inspired Cognitive Architectures”, vol. 4, s. 41–53. | pl_PL |
dc.references | Das Sanjiv R., Chen Mike J. (2007), Yahoo! for Amazon: Sentiment Extraction from Small Talk on the Web, “Management Science”, vol. 53, no. 9, s. 1375–1388. | pl_PL |
dc.references | DeWall C. Nathan, Pond Jr. Richard S., Campbell W. Keith, Twenge Jean M. (2011), Tuning in to Psychological Change: Linguistic Markers of Psychological Traits and Emotions over Time in Popular U.S. Song Lyrics, “Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts”, vol. 5, no. 3, s. 200–207. | pl_PL |
dc.references | Esuli Andrea, Sebastiani Fabrizio (2005), Determining the Semantic Orientation of Terms Through Gloss Analysis, [w:] Proceedings of CIKM-05, 14th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, Bremen; http://ontotext.fbk.eu/Publications/CIKM05- -short.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Esuli Andrea, Sebastiani Fabrizio (2006), SENTIWORDNET: A Publicly Available Lexical Resource for Opinion Mining, [w:] Proceedings of the 5th Conference on Language Resources and Evaluation, LREC’06, Genoa; http://gandalf.aksis.uib.no/lrec2006/pdf/384_pdf.pdf [dostęp:1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Gamon Michael, Aue Anthony (2005), Automatic Identification of Sentiment Vocabulary: Exploiting Low Association with Known Sentiment Terms, [w:] Proceedings of the ACL-05 Workshop on Feature Engineering for Machine Learning in Natural Language Processing, Ann Arbor, MI; http://research.microsoft.com/pubs/65462/sentiment_feats_camera.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Généreux Michael, Evans Roger (2006), Towards a Validated Model for Affective Classification of Texts, [w:] Proceedings of the Workshop of Sentiment and Subjectivity in Text, Association for Computational Linguistics, Sydney; http://aclweb.org/anthology//W/W06/W06-0308. pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Grassi Marco, Cambria Erik, Hussain Amir, Piazza Francesco (2011), Sentic Web: A New Paradigm for Managing Social Media Affective Information, „Cognitive Computation”, vol. 3, no. 3, s. 480–489; http://sentic.net/sentic-web.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Hatzivassiloglou Vasileios, McKeown Kathleen (1997), Predicting the Semantic Orientation of Adjectives, [w:] Proceeding EACL 9̓ 7 Proceedings of the eighth conference on European chapter of the Association for Computational Linguistics, Stroudsburg, PA; http://acl.ldc.upenn. edu/P/P97/P97-1023.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Hopkins Daniel, King Gary (2010), A Method of Automated Nonparametric Content Analysis for Social Science, “American Journal of Political Science”, vol. 54, no. 1, s. 229–247; http://dash.harvard. edu/bitstream/handle/1/5125261/method%20.pdf?sequence=1 [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Lieberman Erez, Michel Jean-Baptiste, Jackson Joe, Tang Tina, Nowak Martin A. (2007), Quantifying the Evolutionary Dynamics of Language, „Nature”, vol. 449, no. 7163, s. 713–716. | pl_PL |
dc.references | Liu Bing (2012), Sentiment Analysis and Opinion Mining, Morgan & Claypool Publishers, California; www.cs.uic.edu/~liub/FBS/SentimentAnalysis-and-OpinionMining.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Loughran Tim, McDonald Bill (2010), When is a Liability not a Liability? Textual Analysis, Dictionaries, and 10-Ks, “The Journal of Finance”, vol. 66, no. 1, s. 35–65. | pl_PL |
dc.references | Michel Jean-Baptiste et al. (2011), Quantitative Analysis of Culture Using Millions of Digitized Books, “Science”, vol. 331, s. 176–182. | pl_PL |
dc.references | Namenwirth J. Zvi, Weber Robert Philip (1987), Dynamics of Culture, Unwin Hyman, Boston. | pl_PL |
dc.references | Nasukawa Tetsuya, Yi Jeonghee (2003), Sentiment Analysis: Capturing Favorability Using Natural Language Processing, [w:] Proceedings of the Conference on Knowledge Capture (K-CAP), Banff, Canada. | pl_PL |
dc.references | Nielsen Finn Å. (2011), A New ANEW: Evaluation of a Word List for Sentiment Analysis in Microblogs, [w:] Matthew Rowe, Milan Stankovic, Aba-Sah Dadzie, Mariann Hardey (eds), Proceedings of the ESWC2011 Workshop on ‘Making Sense of Microposts’: Big Things Come in Small Packages 718 in CEUR Workshop Proceedings, Heraklion. | pl_PL |
dc.references | Ohana Bruno (2009), Opinion Mining with the SentWordNet Lexical Resource, Institute of Technology, School of Computing – Dissertations, Dublin; http://arrow.dit.ie/cgi/viewcontent. cgi?article=1019&context=scschcomdis [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Olsher Daniel J. (2012), Full Spectrum Opinion Mining: Integrating Domain, Syntactic and Lexical Knowledge, [w:] Jilles Vreeken, Charles Ling, Mohammed J. Zaki, Ar no Siebes, Jeffrey Xu Yu, Bart Goethals, Geoff Webb, Xindong Wu (eds), ICDMW 2012 The 12th IEEE International Conference on Data Mining Workshops, Brussels. | pl_PL |
dc.references | Osgood Charles E., Snider James G. (eds), (1969), Semantic Differential Technique: A Sourcebook, Aldine, Chicago. | pl_PL |
dc.references | Pagel Mark, Atkinson Quentin D., Meade Andrew (2007), Frequency of Word-Use Predicts Rates of Lexical Evolution Throughout Indoeuropean History, “Nature”, vol. 449, s. 717–720. | pl_PL |
dc.references | Pang Bo, Lee Lillian (2005), Seeing Stars: Exploiting Class Relationships for Sentiment Categorization with Respect to Rating Scales, [w:] Proc. 43rd Ann. Assoc. for Computational Linguistics. Assoc. for Computational Linguistics, Cambridge, Massachusetts; www.cs.cornell.edu/ home/llee/papers/pang-lee-stars.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Pang Bo, Lee Lillian (2008), Opinion Mining and Sentiment Analysis, “Foundations and Trends in Information Retrieval”, vol. 2, s. 1–135. | pl_PL |
dc.references | Popescu Ana-Maria, Etzioni Oren (2005), Extracting Product Features and Opinions from Reviews, [w:] Proc. Human Language Technology Conf./Conf. Empirical Methods in Natural Language Processing, Assoc. for Computational Linguistics; http://turing.cs.washington.edu/papers/ emnlp05_opine.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Roget Peter Mark (2011), Roget’s Thesaurus, EBook #22, MICRA, Inc; www.gutenberg.org/cache/ epub/22/pg22.html [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Sevenans Julie, Soroka Stuart (2013), Lexicoder Topic Dictionaries, McGill University, Montreal; www.lexicoder.com/download.html [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Taboada Maite, Brooke Julian, Tofiloski Milan, Voll Kimberly, Stede Manfred (2011), Lexicon- Based Methods for Sentiment Analysis, “Journal of Computational Linguistics”, vol. 37, no. 2, s. 267–307; http://oldsite.aclweb.org/anthology-new/J/J11/J11-2001.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Thelwall Mike, Buckley Kevan, Paltoglou Georgios, Cai Di, Kappas Arvid (2010), Sentiment Strength Detection in Short Informal Text, “Journal of the American Society for Information Science and Technology”, vol. 61, no. 12, s. 2544–2558. | pl_PL |
dc.references | Tomanek Krzysztof (2014), Jak nauczyć metodę samodzielności? O uczących się metodach analizy treści, [w:] Jakub Niedbalski (red.), Metody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź. | pl_PL |
dc.references | Tong Richard M. (2001), An Operational System for Detecting and Tracking Opinions in On-Line Discussion [w:] Working Notes of the SIGIR. Workshop on Operational Text Classification, New Orleans. | pl_PL |
dc.references | Turney Peter (2002), Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews, [w:] Proc. 40th Ann. Assoc. for Computational Linguistics, Assoc. for Computational Linguistics; http://acl.ldc.upenn.edu/P/P02/P02-1053.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Yi Jeonghee, Nasukawa Tetsuya, Bunescu Razvan, Niblacki Wayne (2003), Sentiment Analyzer: Extracting Sentiments about a Given Topic Using Natural Language Processing Techniques, [w:] Proceedings of the Third IEEE International Conference on Data Mining (ICDM’03), IEEE Computer Society Washington; http://oucsace.cs.ohiou.edu/~razvan/papers/icdm2003.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.references | Young Lori, Soroka Stuart (2012), Affective News: The Automated Coding of Sentiment in Political Texts, “Political Communication”, vol. 29, s. 205–231; www.snsoroka.com/files/2012Young- Soroka%28PolComm%29.pdf [dostęp: 1.05.2014]. | pl_PL |
dc.identifier.doi | 10.18778/7969-549-2.08 | |