# 대시보드 보고서 - 전반적인 감정 분석

**URL:** https://meta.discourse.org/t/dashboard-report-overall-sentiment/295428
**Category:** Data & reporting
**Tags:** ai, sql-query, dashboard-reports, ai-sentiment, dashboard-sql
**Created:** [2월 15, 2024, 1:24오전 UTC](https://meta.discourse.org/t/dashboard-report-overall-sentiment/295428 "2024-02-15T01:24:10Z")
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### Author: ![SaraDev](https://sea3.discourse-cdn.com/meta/user_avatar/meta.discourse.org/saradev/32/335139_2.png) [@SaraDev](https://meta.discourse.org/u/SaraDev)
#### Post date: [2월 15, 2024, 1:24오전 UTC](https://meta.discourse.org/t/dashboard-report-overall-sentiment/295428/1 "2024-02-15T01:24:10Z")

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이는 전체 감정(Overall Sentiment) 대시보드 보고서의 SQL 버전입니다.

> :discourse: 이 보고서는 [Discourse AI](https://meta.discourse.org/t/discourse-ai/259214) 플러그인과 [감정 분석](https://meta.discourse.org/t/enable-sentiment-analysis/259599)이 활성화되어 있어야 합니다.

이 대시보드 보고서는 지정된 기간 동안 “Sentiment” AI로 분류된 긍정적 또는 부정적인 게시물의 수를 비교합니다.

감정 분석을 활용하여 이 보고서는 정의된 임계값(조정 가능)을 기준으로 게시물을 긍정적 또는 부정적으로 분류합니다. 이 분류는 주어진 날짜 범위 내에서 각 날짜의 전체 감정을 계산하는 데 사용됩니다. 이 보고서는 특정 시점의 커뮤니티 토론 전반의 분위기나 감정을 파악하는 데 특히 유용합니다.

```sql
-- [params]
-- date :start_date = 2024-01-13
-- date :end_date = 2024-02-14
-- double :threshold = 0.60

SELECT
    DATE_TRUNC('day', p.created_at)::DATE AS date,
    COUNT(CASE WHEN (classification->>'positive')::float > :threshold THEN 1 ELSE NULL END) AS positive_sentiment_posts,
    COUNT(CASE WHEN (classification->>'negative')::float > :threshold THEN 1 ELSE NULL END) AS negative_sentiment_posts,
    COUNT(CASE WHEN (classification->>'positive')::float > :threshold THEN 1 ELSE NULL END) - COUNT(CASE WHEN (classification->>'negative')::float > :threshold THEN 1 ELSE NULL END) AS overall_sentiment
FROM
    classification_results AS cr
    INNER JOIN posts p ON p.id = cr.target_id AND cr.target_type = 'Post'
    INNER JOIN topics t ON t.id = p.topic_id
    INNER JOIN categories c ON c.id = t.category_id
WHERE
    t.archetype = 'regular' AND
    p.user_id > 0 AND
    cr.model_used = 'cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest' AND
    (p.created_at > :start_date AND p.created_at < :end_date)
GROUP BY
    DATE_TRUNC('day', p.created_at)

```

### SQL 쿼리 설명

해당 SQL 쿼리는 다음 단계를 수행하여 작동합니다:

- **매개변수 정의** : 다음 세 가지 매개변수를 정의하는 것으로 시작합니다:
  - `:start_date`와 `:end_date`는 분석할 날짜 범위를 지정합니다.
  - `:threshold`는 감정을 긍정적 또는 부정적으로 분류하기 위한 최소 점수를 설정합니다. `:threshold`의 기본값은 대시보드 보고서와 일치하도록 60으로 설정되어 있습니다.

- **데이터 선택 및 조인** :
  - 쿼리는 게시물의 감정 분석 결과를 저장하는 `classification_results` 테이블에서 데이터를 선택합니다.
  - `classification_results`를 `posts` 테이블과 조인하여 생성 날짜 기준으로 게시물을 필터링하고, 분석 대상이 게시물(`cr.target_type = 'Post'`)임을 확인합니다.
  - `topics` 및 `categories` 테이블과의 추가 조인을 통해 분석 범위가 특정 카테고리의 일반 게시물로 제한되도록 합니다.

- **감정 분류** :
  - 각 게시물에 대해 `classification_results` 테이블의 감정 점수를 확인합니다. 긍정적 감정 점수가 임계값보다 크면 해당 게시물을 긍정적으로 카운트합니다. 마찬가지로, 부정적 감정 점수가 임계값을 초과하면 해당 게시물을 부정적으로 카운트합니다.

- **집계** :
  - 쿼리는 각 게시물의 `created_at` 타임스탬프를 기준으로 결과를 날짜별로 그룹화합니다. 각 날짜에 대해 다음을 계산합니다:
    - 긍정적 게시물의 총 수.
    - 부정적 게시물의 총 수.
    - 전체 감정(Overall Sentiment), 이는 긍정적 게시물 총수와 부정적 게시물 총수의 차이입니다.

### 결과 예시

| date | positive\_sentiment\_posts | negative\_sentiment\_posts | overall\_sentiment |
| --- | --- | --- | --- |
| 2024-01-13 | 10 | 21 | -11 |
| 2024-01-14 | 11 | 20 | -9 |
| 2024-01-15 | 23 | 7 | 16 |
| 2024-01-16 | 27 | 10 | 17 |
| 2024-01-17 | 47 | 22 | 25 |

---

_[View the full topic](https://meta.discourse.org/t/dashboard-report-overall-sentiment/295428)._