(Image by Gerd Altmann from Pixabay)
至今尚未落幕的新冠肺炎疫情，對國內大多數產業造成極大的衝擊，行政院因此在去年特別推出振興券的政策，藉此達到刺激消費、提振經濟的目的，但也引發了網民的熱烈討論。
此外，美國總統大選在去年也同樣備受國際的關注，而民眾在各社群媒體上對各候選人的議論是否也影響當初各州初選的走勢！？
為能更了解網路輿情風向與事件發展趨勢的關係，黃三益老師開設的「社群媒體分析 - 新編」課程將示範，如何利用R語言進行基本的文字前處理、情緒分析、主題模型以及社會網路圖等等文本分析需要的技術。
課程中學生分享使用tidytext(基本文字處理)、JiebaR(結巴斷詞)、igraph(建立網絡關係圖)、wordvec2(文字向量化)等多項套件，並應用如TF-IDF 演算法(快速計算單字與文章的關聯)、LDA主題模型建構等分析方法，以協助蒐集、處理及分析輿論平台上相關的文本資料，而在一步步梳理、分析資料的過程中也能對社會現象、政策效益或商業運作做出即時的了解，進而做出正確的決策！
想知道更多R語言用於輿情分析的箇中奧妙嗎？
快快點擊課程連結:社群媒體分析 - 新編！