Nieuws en datascience

Even spelen met datascience...

Kennis en Data is alles tegenwoordig. Wat is b.v. de omvang van de Amerikaanse overheid:

• Federal Budget (FY 2023): Approximately $6.27 trillion.
• State Budgets (Combined): Approximately $2.5 trillion.
• Local Budgets (Combined): Approximately $2.5 trillion (Mistral).

Doge kijkt "enkel" naar die eerste. Maar dat ter zijde.

Wat zijn de traditionele categorieën van nieuwsberichten?

GPT komt op de volgende lijst:

1. Lokaal Nieuws: Nieuws dat specifiek betrekking heeft op een bepaalde regio, stad of gemeenschap.

2. Nationaal Nieuws: Nieuws dat relevant is voor het hele land, zoals politieke ontwikkelingen, wetgeving en nationale evenementen.

3. Internationaal Nieuws: Nieuws dat zich buiten de landsgrenzen afspeelt en wereldwijde impact heeft, zoals conflicten, diplomatieke betrekkingen en internationale evenementen.

4. Politiek: Nieuws dat betrekking heeft op politieke partijen, verkiezingen, beleid en overheidszaken.

5. Economie: Nieuws over de economie, financiële markten, bedrijven, werkgelegenheid en economische trends.

6. Gezondheid: Nieuws over gezondheidszorg, medische doorbraken, epidemieën en volksgezondheid.

7. Wetenschap en Technologie: Nieuws over wetenschappelijk onderzoek, technologische innovaties en ontdekkingen.

8. Cultuur en Entertainment: Nieuws over films, muziek, kunst, literatuur en andere culturele evenementen.

9. Sport: Nieuws over sportevenementen, teams, atleten en sportgerelateerde onderwerpen.

10. Milieu: Nieuws over milieuproblemen, klimaatverandering, natuurrampen en duurzaamheid.

11. Sociaal Nieuws: Nieuws dat betrekking heeft op sociale kwesties, gemeenschapsinitiatieven en mensenrechten.

12. Lifestyle: Nieuws over mode, reizen, voeding en andere levensstijlonderwerpen.

Andere meer binaire classificatiemogelijkheden zijn er voorbeelden als:

1. Geslacht:

   • Gericht op Vrouwen
   • Gericht op Mannen

2. Leeftijdsgroep:

   • Gericht op Kinderen
   • Gericht op Volwassenen

3. Tijdsperspectief:

   • Verleden (historisch nieuws, terugblikken)
   • Toekomst (voorspellingen, trends, aankomende evenementen)

4. Emotionele Toon:

   • Positief (optimistisch, inspirerend)
   • Negatief (somber, verontrustend)

5. Type Informatie:

   • Feitelijk (objectieve verslaggeving)
   • Opinie (commentaar, analyses)

6. Actieve vs. Passieve Betrokkenheid:

   • Actief (nieuws dat aanzet tot actie, zoals protesten of campagnes)
   • Passief (nieuws dat informatief is zonder directe oproep tot actie)

7. Sociaal-economische Status:

   • Gericht op Hoge Inkomens (luxegoederen, high-end evenementen)
   • Gericht op Lage Inkomens (sociale kwesties, armoede)

8. Geografische Focus:

   • Stedelijk (nieuws uit grote steden)
   • Plattelands (nieuws uit landelijke gebieden)

9. Culturele Context:

   • Westerse Cultuur
   • Niet-Westerse Cultuur

10. Technologische Impact:

    • Traditioneel (nieuws dat geen technologie benadrukt)
    • Digitaal (nieuws dat technologie en digitale trends behandelt)

 En hoe zou ik bijvoorbeeld een tag kunnen maken bijvoorbeeld over al dan niet emotionele toon van een nieuwsbericht?

Het opzetten van een machine learning-programma in Python om de emotionele toon van nieuws te taggen, kan in verschillende stappen worden gedaan. Hier is een algemeen overzicht van het proces:

1. Data Verzamelen

• Verzamel een dataset van nieuwsartikelen met bijbehorende emotionele labels (bijvoorbeeld positief, negatief, neutraal). Dit kan handmatig of via webscraping.

2. Data Voorbereiden

• Opschonen: Verwijder onnodige tekens, stopwoorden en voer normalisatie uit (zoals lowercasing).
• Labelen: Zorg ervoor dat je dataset goed gelabeld is met de emotionele toon.

3. Feature Extractie

• Gebruik technieken zoals TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) of Word Embeddings (zoals Word2Vec of GloVe) om tekst om te zetten in numerieke representaties.

4. Model Kiezen

• Kies een machine learning-model. Voor tekstclassificatie zijn populaire keuzes:
  • Logistic Regression
  • Naive Bayes
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Random Forest
  • Deep Learning-modellen zoals LSTM of BERT voor meer geavanceerde toepassingen.

5. Model Trainen

• Splits je dataset in een trainingsset en een testset.
• Train je model op de trainingsset en evalueer het op de testset.

6. Model Evalueren

• Gebruik evaluatiemetrics zoals nauwkeurigheid, precisie, recall en F1-score om de prestaties van je model te beoordelen.

7. Model Verbeteren

• Experimenteer met hyperparameter tuning, verschillende modellen en feature extractie technieken om de prestaties te verbeteren.

8. Implementatie

• Zodra je tevreden bent met de prestaties van je model, kun je het implementeren in een applicatie of een API.

Is er onderzoek naar nieuwsberichten uit de Datascience-hoek of via econometrie?

Ja, er is veel onderzoek gedaan in de datascience- en econometrie-velden naar het analyseren van nieuwsberichten, vooral met betrekking tot sentimentanalyse, emotionele toon en de impact van nieuws op financiële markten en andere sociale fenomenen. Hier zijn enkele belangrijke gebieden en voorbeelden van onderzoek:

### 1. **Sentimentanalyse**
   - **Onderzoek naar Sentiment en Financiële Markten**: Veel studies hebben de relatie tussen de sentiment van nieuwsberichten en de prestaties van aandelen of financiële markten onderzocht. Bijvoorbeeld, onderzoekers hebben aangetoond dat positieve of negatieve nieuwsberichten over bedrijven een significante impact kunnen hebben op de aandelenkoersen.
   - **Voorbeeld**: "The Impact of News Sentiment on Stock Returns" onderzoekt hoe de sentiment van nieuwsberichten de aandelenkoersen beïnvloedt.

### 2. **Natural Language Processing (NLP)**
   - **Gebruik van NLP voor Emotionele Analyse**: Onderzoekers gebruiken technieken zoals machine learning en deep learning om de emotionele toon van teksten te analyseren. Dit omvat het gebruik van neurale netwerken en transformer-modellen zoals BERT voor sentimentanalyse.
   - **Voorbeeld**: Studies die gebruik maken van BERT voor sentimentanalyse in sociale media of nieuwsartikelen.

### 3. **Impact van Nieuws op Economische Indicatoren**
   - **Econometrische Modellen**: Onderzoekers hebben econometrische modellen ontwikkeld om de impact van nieuws op economische indicatoren zoals werkloosheid, inflatie en consumentenvertrouwen te analyseren.
   - **Voorbeeld**: "News and Economic Activity: Evidence from the Stock Market" onderzoekt hoe nieuwsberichten de economische activiteit beïnvloeden.

### 4. **Sociale Media en Nieuws**
   - **Analyse van Sociale Media**: Er is ook veel onderzoek gedaan naar hoe nieuws op sociale media wordt ontvangen en gedeeld, en hoe dit de publieke opinie en gedrag beïnvloedt.
   - **Voorbeeld**: Studies die de verspreiding van nieuws op platforms zoals Twitter analyseren en de impact op publieke opinie en politieke gebeurtenissen.

### 5. **Crisis- en Risicoanalyse**
   - **Analyse van Nieuws tijdens Crisis**: Onderzoekers hebben nieuwsberichten geanalyseerd tijdens crises (zoals pandemieën of natuurrampen) om de emotionele toon en de impact op het publiek te begrijpen.
   - **Voorbeeld**: Onderzoek naar de berichtgeving over COVID-19 en de emotionele reacties van het publiek.

### 6. **Machine Learning en Predictive Analytics**
   - **Voorspellende Modellen**: Er zijn studies die machine learning-technieken toepassen om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen op basis van nieuwsdata, zoals politieke verkiezingen of economische recessies.
   - **Voorbeeld**: "Predicting Elections with News Sentiment" onderzoekt hoe sentimentanalyse van nieuwsberichten kan helpen bij het voorspellen van verkiezingsresultaten.

### Bronnen en Publicaties
- Je kunt relevante artikelen vinden in wetenschappelijke tijdschriften zoals *Journal of Finance*, *Journal of Economic Perspectives*, en *Journal of Business Research*.
- Platforms zoals Google Scholar, ResearchGate en arXiv zijn ook goede plekken om onderzoek te vinden over deze onderwerpen.

Door deze studies te verkennen, kun je inzicht krijgen in hoe nieuwsberichten worden geanalyseerd en welke technieken en methoden effectief zijn in het begrijpen van de impact van nieuws op verschillende domeinen.

Waar zijn datasets?

Waar kan ik een aantal (omvangrijke) datafiles (csv) vinden die getagged zijn?.

GPT-4o mini -- Er zijn verschillende bronnen waar je omvangrijke datasets kunt vinden die al gelabeld zijn, inclusief datasets voor sentimentanalyse en emotionele toon. Hier zijn enkele populaire opties:
1. Kaggle -- Kaggle is een platform voor data science en machine learning waar je veel datasets kunt vinden, inclusief gelabelde datasets voor sentimentanalyse. Je kunt zoeken op termen zoals "sentiment analysis" of "news articles".

2. UCI Machine Learning Repositor -- De UCI Machine Learning Repository biedt een verscheidenheid aan datasets voor machine learning, waaronder enkele die relevant zijn voor tekst- en sentimentanalyse.

3. Google Dataset Search -- Google Dataset Search is een zoekmachine die je helpt bij het vinden van datasets op het web. Je kunt specifieke zoektermen gebruiken om gelabelde datasets te vinden.

4. Hugging Face Datasets -- Hugging Face biedt een bibliotheek met datasets die speciaal zijn ontworpen voor NLP-taken, waaronder sentimentanalyse. Veel van deze datasets zijn al gelabeld.

5. Sentiment140 -- Sentiment140 is een dataset die bestaat uit 1,6 miljoen tweets die zijn gelabeld met sentiment (positief, negatief, neutraal). Dit kan nuttig zijn voor sentimentanalyse.

6. The Stanford Large Movie Review Dataset -- Deze dataset bevat 50.000 filmrecensies die zijn gelabeld als positief of negatief. Het is een veelgebruikte dataset voor sentimentanalyse.

7. Twitter API -- Als je geïnteresseerd bent in het verzamelen van je eigen gelabelde data, kun je de Twitter API gebruiken om tweets te verzamelen en deze vervolgens zelf te labelen op basis van emotionele toon of sentiment.

8. Open Data Portals -- Veel overheden en organisaties hebben open data portals waar je datasets kunt vinden. Deze kunnen variëren van economische data tot sociale data en soms ook nieuwsdata.     Voorbeeld: data.gov (VS), data.europa.eu (EU)

9. Academic Torrents -- Academic Torrents is een platform voor het delen van datasets, vooral gericht op academisch onderzoek. Je kunt hier ook gelabelde datasets vinden.

10. ResearchGate -- Sommige onderzoekers delen hun datasets op ResearchGate. Je kunt zoeken naar artikelen die datasets bevatten en deze aanvragen.

-- afbeelding [Henrik Franzon, een Zweedse belastingmedewerker die in zijn vrije tijd muziekgegevens verzameld heeft en daar statistisch "het beste nummer" uit heeft gedestilleerd]:

https://faroutmagazine.co.uk/the-greatest-songs-of-all-time-according-to-data-science/

--
2024/09/emoties-in-bedrijf-palantir