論文の概要: Leveraging Twitter Data for Sentiment Analysis of Transit User Feedback: An NLP Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07086v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 00:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 01:07:20.602836
• Title: Leveraging Twitter Data for Sentiment Analysis of Transit User Feedback: An NLP Framework
• Title（参考訳）: Twitterデータを活用したトランジットユーザフィードバックの知覚分析: NLPフレームワーク
• Authors: Adway Das, Abhishek Kumar Prajapati, Pengxiang Zhang, Mukund Srinath, Andisheh Ranjbari
• Abstract要約: トランジットサーベイを通じてユーザフィードバックを収集する従来の方法は、しばしば時間がかかり、リソースが集中し、コストがかかる。 我々は,Twitterのようなソーシャルメディアプラットフォームで利用可能な膨大な,豊富な,安価なデータを活用する,新しいNLPベースのフレームワークを提案する。 提案フレームワークは,ユーザフィードバックの収集と分析を,コストと時間を要するユーザフィードバック調査を必要とせずに効率化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2499537119440245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional methods of collecting user feedback through transit surveys are often time-consuming, resource intensive, and costly. In this paper, we propose a novel NLP-based framework that harnesses the vast, abundant, and inexpensive data available on social media platforms like Twitter to understand users' perceptions of various service issues. Twitter, being a microblogging platform, hosts a wealth of real-time user-generated content that often includes valuable feedback and opinions on various products, services, and experiences. The proposed framework streamlines the process of gathering and analyzing user feedback without the need for costly and time-consuming user feedback surveys using two techniques. First, it utilizes few-shot learning for tweet classification within predefined categories, allowing effective identification of the issues described in tweets. It then employs a lexicon-based sentiment analysis model to assess the intensity and polarity of the tweet sentiments, distinguishing between positive, negative, and neutral tweets. The effectiveness of the framework was validated on a subset of manually labeled Twitter data and was applied to the NYC subway system as a case study. The framework accurately classifies tweets into predefined categories related to safety, reliability, and maintenance of the subway system and effectively measured sentiment intensities within each category. The general findings were corroborated through a comparison with an agency-run customer survey conducted in the same year. The findings highlight the effectiveness of the proposed framework in gauging user feedback through inexpensive social media data to understand the pain points of the transit system and plan for targeted improvements.
• Abstract（参考訳）: トランジット調査を通じてユーザフィードバックを収集する従来の方法は、しばしば時間がかかり、リソースが集中し、コストがかかる。 本稿では,twitterなどのソーシャルメディアプラットフォームで利用可能な膨大な,豊富な,かつ安価なデータを活用し,様々なサービスに関するユーザの認識を理解するための,新しいnlpベースのフレームワークを提案する。 マイクロブログプラットフォームであるTwitterは,さまざまな製品やサービス,エクスペリエンスに対する貴重なフィードバックや意見を含む,多数のリアルタイムユーザ生成コンテンツをホストしている。 提案フレームワークは,ユーザフィードバックの収集と分析を2つの手法を用いて,費用と時間を要するユーザフィードバック調査を必要とせずに合理化する。 まず、事前に定義されたカテゴリ内のツイート分類に数ショットの学習を使用し、ツイートに記述された問題を効果的に識別する。 そして、レキシコンベースの感情分析モデルを使用して、ツイートの感情の強さと極性を評価し、ポジティブ、ネガティブ、中立のツイートを区別する。 このフレームワークの有効性は、手動ラベル付きtwitterデータのサブセットで検証され、ケーススタディとしてニューヨーク市地下鉄システムに適用された。 このフレームワークは、ツイートを、地下鉄システムの安全性、信頼性、メンテナンスに関する予め定義されたカテゴリに正確に分類し、各カテゴリ内の感情強度を効果的に測定する。 一般調査の結果は,同年に実施した調査との比較で裏付けられた。 提案手法は,安価なソーシャルメディアデータを用いて利用者のフィードバックを計測し,交通システムの問題点を把握し,目的とする改善を計画する上での有効性を浮き彫りにする。

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