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Analyzing the startup ecosystem of India: a Twitter analytics perspective

机译：分析印度的启动生态系统：推特分析视角

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Purpose-The purpose of this paper is to use Twitter analytics for analyzing the startup ecosystem of India. Design/methodology/approach - The paper uses descriptive analysis and content analytics techniques of social media analytics to examine 53,115 tweets from 15 Indian startups across different industries. The study also employs techniques such as Naieve Bayes Algorithm for sentiment analysis and Latent Dirichlet allocation algorithm for topic modeling of Twitter feeds to generate insights for the startup ecosystem in India. Findings - The Indian startup ecosystem is inclined toward digital technologies, concerned with people, planet and profit, with resource availability and information as the key to success. The study categorizes the emotions of tweets as positive, neutral and negative. It was found that the Indian startup ecosystem has more positive sentiments than negative sentiments. Topic modeling enables the categorization of the identified keywords into clusters. Also, the study concludes on the note that the future of the Indian startup ecosystem is Digital India. Research limitations/implications - The analysis provides a methodology that future researchers can use to extract relevant information from Twitter to investigate any issue. Originality/value - Any attempt to analyze the startup ecosystem of India through social media analysis is limited. This research aims to bridge such a gap and tries to analyze the startup ecosystem of India from the lens of social media platforms like Twitter.
机译：目的 - 本文的目的是使用Twitter分析来分析印度的启动生态系统。设计/方法/方法 - 本文采用了社交媒体分析的描述性分析和内容分析技术，从不同行业的15个印度初创公司中检查53,115推文。该研究还采用了诸如明智的贝叶斯算法，如Twitter Feed的主题建模潜在Dirichlet分配算法等技术，以为印度启动生态系统生成洞察力。调查结果 - 印度创业公司生态系统倾向于数字技术，关注人，行星和利润，资源可用性和信息作为成功的关键。该研究将推文的情绪分类为正，中性和消极。有人发现，印度创业生态系统的情绪比消极情绪更为积极的情绪。主题建模可以将识别的关键字分类为群集。此外，该研究的结论是，印度创业生态系统的未来是数字印度的。研究限制/含义 - 分析提供了一种方法，即未来的研究人员可以用于从Twitter中提取相关信息来调查任何问题。原创性/值 - 通过社交媒体分析进行任何尝试分析印度的启动生态系统。该研究旨在弥补这种差距，并试图分析来自像Twitter这样的社交媒体平台的镜头的印度的启动生态系统。

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