Evaluer automatiquement et en temps réel le sentiment d'une réponse sur Twitter

Pouvoir connaître en temps réel l’impact d’un tweet commercial en analysant automatiquement les sentiments (positif, négatif, neutre) des réponses peut être intéressant.

Pour tester la fonctionnalité vous pouvez répondre à n’importe quel tweet émis par @root_65 (c’est mon compte twitter) et aussitôt le robot analyseur de sentiment vous enverra le score de sentiment de votre tweet réponse

Comment ça marche techniquement?

A chaque événement intervenant sur le compte @root_65, l’API twitter “Account Activity API” envoie un message vers une URL que j’héberge (API Gateway chez AWS) Le tweet est analysé par un script Node.js sur Lambda serverless AWS et, s’il répond aux critères pour l’analyse de sentiment, est envoyé vers AWS Comprehended.

AWS Comprehended est un moteur d’intelligence artificielle développé par AWS capable d’analyser le sentiment (et beaucoup d’autres choses) d’un texte dans pas mal de langue, dont le français, ça tombe bien. Une fois que le texte a été analysé, Comprehended API retourne un score. Ce score est envoyé comme réponse à l’internaute qui a twitté une réponse (retour à l’envoyeur)

Quel intérêt?

Au dela de cette preuve de concept (proof of concept (POC)) Imaginons qu’à la place d’envoyer une simple réponse, on stocke toutes les informations sur le sentiment du tweet, sa provenance, sa langue, ses coordonnées Geo, etc etc. Il devient possible de dégager des informations utiles pour le domaine considéré

Bien entendu, ça ne s’arrète pas aux Tweet ni à Twitter, on pourrait appliquer ce concept aux emails, pour répondre automatiquement ou les diriger au bon endroit (ca existe déjà d’ailleurs)

Quel est l’intérêt de cet article dans ce cas

En fait c’est pour prouver, qu’avec les outils dans le cloud qui existent sur le marché et avec 100 lignes de code en javascript sans serveur, il était possible de faire un outil capable d’analyser des informations stratégiques pour une entreprise.