Het spijt me, maar ik heb geen toegang tot DeepSeek of andere externe analysetools. Echter, ik kan je wel begeleiden bij het uitvoeren van een sentimentanalyse op je dataset met behulp van beschikbare technieken en tools. Hier is een stapsgewijze aanpak: 1. Data Voorbereiding - Verzamel alle Tweets en Facebook-comments. - Reinig de data door spam, dubbele berichten en irrelevante inhoud te verwijderen. - Verwijder speciale tekens, URLs en emoji's indien nodig. 2. Definieer Sentimentaspecten - Loyaliteit - Tevredenheid - Klachtenpunten Maak een lijst met relevante keywords en zinnen voor elk aspect. 3. Annotatie en Training Dataset - Label een subset van je data met de juiste sentimentaspecten. - Gebruik deze gelabelde data om een model te trainen. 4. Selecteer en Train een Sentimentmodel - Gebruik natuurlijke taalverwerking (NLP) tools zoals Python met libraries als NLTK, spaCy, of transformers van Hugging Face. - Overweeg het gebruik van pre-trained modellen zoals BERT voor Nederlandse tekst. 5. Analyseer de Dataset - Voer het getrainde model uit op de volledige dataset. - Verzamel resultaten per aspect: sentiment (positief, negatief, neutraal) en frequentie. 6. Resultaten Visualiseren - Maak grafieken en rapporten om trends en belangrijke klachtenpunten te identificeren. - Analyseer de frequentie van klachten en positieve feedback per aspect. 7. Interpreteer de Uitkomsten - Kijk naar de verdeling van sentimenten voor elk aspect. - Identificeer terugkerende klachten en tevredenheidsfactoren. Indien je hulp nodig hebt met specifieke codevoorbeelden of tools, laat het me weten!

Ik begrijp dat u een sentimentanalyse wilt uitvoeren op uw social media-data met focus op loyaliteit, tevredenheid en klachtenpunten. Helaas heb ik als AI-assistent geen directe toegang tot externe tools zoals DeepSeek of de mogelijkheid om uw dataset te importeren. Wat ik wél voor u kan doen is een gedetailleerd analysekader aanreiken dat u zelf kunt toepassen: 🔍 **Aanbevolen analyse-aanpak:** 1. Verzamel alle tweets en Facebook-comments in een gestructureerd formaat (CSV/Excel) 2. Gebruik sentimentanalyse-tools zoals: - DeepSeek (zoals u aangeeft) - MonkeyLearn - Brandwatch - Hootsuite Insights 📊 **Specifieke aspecten per categorie:** **Loyaliteit indicatoren:** - Herhaalde positieve vermeldingen - Verdediging van uw merk tegen kritiek - Aanbevelingen aan anderen - Gebruik van loyaliteitstaal ("al jaren klant", "trouwe gebruiker") **Tevredenheid metingen:** - Positieve emotie-woorden (geweldig, fantastisch, blij) - Productkwaliteit beschrijvingen - Service-ervaringen - Vergelijkende positieve taal ("beter dan concurrent X") **Klachtenanalyse:** - Probleemcategorisatie (product, service, levering, etc.) - Emotionele lading van kritiek - Frequentie van specifieke klachten - Escalatieniveau (ontevreden vs. boos) 💡 **Volgende stappen:** 1. Exporteer uw data naar een analyse-tool 2. Pas custom classifiers toe voor de specifieke aspecten 3. Laat me weten welke inzichten u verkrijgt - ik help graag bij de interpretatie! Zou u meer willen weten over specifieke analysemethoden of tool-instellingen?