[en] Sentiment analysis via LBSN (Location-based social network) data has been a popular topic in urban studies since the booming of social media applications, such as work stress, the emotion of railway passengers, mapping sentiment, etc. Although it is difficult to measure variations of mass emotions on a precise level, there are some correlations between emotion and spatial environment. Therefore, understanding mass emotion is beneficial to improve the allocation of urban facilities and promote the urban environment. However, most researches are limited to English texts or single language due to the studied area or the technical problems of analyzing different languages. In fact, immigrants and visitors usually take an important portion in international metropolises. The analysis based on a single language is not sufficient to reveal perceptions about the same city from people who use other languages. Moreover, except for the cultural differences, the mass emotion is possibly different in different urban spaces, such as local and tourist spaces. As local language is usually distinct from visitors', the sentiment analysis based on multi-language could reflect the differences to some degree. Therefore, this study aims to detect the difference of mass emotion between people who use different languages in the same public space. Moreover, Previous studies mainly focus on a single type of land-use, such as tourist attractions or green parks. For filling the gap, the ultimate goal of the research is to explore the relationship between the urban environment and the mass emotion.This study utilizes 30 months of Twitter data to analyze the mass emotions in Barcelona. Specifically, English, Spanish, and Catalan are involved in the comparison of emotions as the case study, because the number of tweets written by the three languages account for about 90% of our dataset. The analysis is composed of an analysis of high-frequency words and sentiment analysis on plazas. The sentiment analysis is implemented by two commonly used algorithms: Senti-strength that estimates sentiments in short informal texts and Svader that specifically focus on the social media texts. Based on the sentiment (positive, neutral, negative) given by the algorithm, a comprehensive score of sentiment is assigned to each tweet. In brief, the process includes: 1) cleaning data and removing non-individual tweets; 2) translating Spanish and Catalan tweets into English through Google Translate API; 3) calculating the sentiment score of each tweet via Senti-strength and Svader software; 4) comparing the sentiment classification from the two software; 5) a sample check of sentiment analysis via manual evaluation; 6) comparing the sentiment differences between the three groups of different language in twenty public spaces of Barcelona.The result confirms the differences of high-frequency words between the three languages, though they have some words in common. The high-frequency Catalan tweets appeared more words which are names of local places. English tweets contained more words that are related to tourism. Spanish tweets seemed to be in between. In terms of sentiment variations, the proportion of positive emotion was higher than negative emotion in general.

[es] El análisis de sentimientos a través de los datos de LBSN (red social basada en la ubicación) ha sido un tema popular en los estudios urbanos desde el auge de las aplicaciones de redes sociales, como el estrés laboral, la emoción de los pasajeros del ferrocarril, el mapeo de sentimientos, etc. Aunque es difícil de medir variaciones de las emociones de masas en un nivel preciso, hay algunas correlaciones entre la emoción y el entorno espacial. Por lo tanto, comprender la emoción masiva es beneficioso para mejorar la asignación de las instalaciones urbanas y promover el entorno urbano. Sin embargo, la mayoría de las investigaciones se limitan a textos en inglés o en un solo idioma debido al área estudiada o los problemas técnicos de analizar diferentes idiomas. De hecho, los inmigrantes y visitantes suelen ocupar una parte importante en las metrópolis internacionales. El análisis basado en un solo idioma no es suficiente para revelar percepciones sobre la misma ciudad de personas que usan otros idiomas. Además, a excepción de las diferencias culturales, la emoción de masas es posiblemente diferente en diferentes espacios urbanos, como los espacios locales y turísticos. Como el idioma local suele ser distinto del de los visitantes, el análisis de sentimientos basado en varios idiomas podría reflejar las diferencias hasta cierto punto. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo detectar la diferencia de emoción en masa entre las personas que usan diferentes idiomas en el mismo espacio público. Además, los estudios anteriores se centran principalmente en un solo tipo de uso de la tierra, como atracciones turísticas o parques verdes. Para llenar el vacío, el objetivo final de la investigación es explorar la relación entre el entorno urbano y la emoción masiva.Este estudio utiliza 30 meses de datos de Twitter para analizar las emociones masivas en Barcelona. Específicamente, el inglés, el español y el catalán están involucrados en la comparación de las emociones como estudio de caso, porque el número de tweets escritos por los tres idiomas representa aproximadamente el 90% de nuestro conjunto de datos. El análisis se compone de un análisis de palabras de alta frecuencia y análisis de sentimientos en plazas. El análisis de sentimientos se implementa mediante dos algoritmos de uso común: Senti-strength que estima los sentimientos en textos informales cortos y Svader que se enfoca específicamente en los textos de las redes sociales. Según el sentimiento (positivo, neutral, negativo) dado por el algoritmo, se asigna una puntuación integral de sentimiento a cada tweet. En resumen, el proceso incluye: 1) limpiar datos y eliminar tweets no individuales; 2) traducir tweets en español y catalán al inglés a través de la API de Google Translate; 3) calcular el puntaje de opinión de cada tweet a través del software Senti-strength y Svader; 4) comparar la clasificación de sentimientos de los dos software; 5) una verificación de muestra del análisis de sentimientos mediante evaluación manual; 6) comparar las diferencias de sentimiento entre los tres grupos de diferentes idiomas en veinte espacios públicos de Barcelona.El resultado confirma las diferencias de las palabras de alta frecuencia entre los tres idiomas, aunque tienen algunas palabras en común. Los tweets catalanes de alta frecuencia aparecieron más palabras que son nombres de lugares locales. Los tweets en inglés contenían más palabras relacionadas con el turismo. Los tweets en español parecían estar en el medio. En términos de variaciones de sentimientos, la proporción de emoción positiva fue mayor que la emoción negativa en general.