इस प्रोजेक्ट के बारे में

NBA Hate Tracker एक डेटा विश्लेषण प्रोजेक्ट है जो मापता है कि r/NBA पर किन NBA खिलाड़ियों के बारे में सबसे अधिक नकारात्मक चर्चा होती है। इसने 2024-25 सीज़न के 1.57 मिलियन Reddit कमेंट्स को संसाधित किया और नकारात्मक टिप्पणी दर (53,454 कमेंट्स में 51.0%) के आधार पर Draymond Green को सबसे अधिक नफरत वाला खिलाड़ी बताया। पाइपलाइन चरण: Arctic Shift API के माध्यम से 7.04 मिलियन कच्चे कमेंट्स डाउनलोड करना, 6.89 मिलियन तक सफाई, 111 खिलाड़ियों के 384 उपनामों में से एक का उल्लेख करने वाले 1.94 मिलियन कमेंट्स को फ़िल्टर करना, 1.89 मिलियन कमेंट्स का भावना वर्गीकरण, और 1.57 मिलियन को एकल खिलाड़ी लक्ष्य के लिए जिम्मेदार ठहराना। वर्गीकरण Anthropic Batch API के माध्यम से Claude Haiku 4.5 का उपयोग करता है, प्रत्येक कमेंट को नकारात्मक, तटस्थ या सकारात्मक के रूप में लेबल करता है, साथ ही आत्मविश्वास स्कोर और लक्ष्य खिलाड़ी भी देता है। प्रॉम्प्ट NBA स्लैंग को ध्यान में रखता है, जैसे "washed" या "cooked" को नकारात्मक और "nasty" या "GOAT" को सकारात्मक मानता है। प्रोसेसिंग 100K अनुरोधों तक के 20 बैचों में चली, 300.5 मिलियन टोकन की खपत हुई, जिसकी रिपोर्ट की गई लागत $254.20 थी, 97.25% उपयोगी वर्गीकरण दर और 500 मानव-लेबल कमेंट्स के खिलाफ लगभग 96% सटीकता के साथ। रिपोर्ट किए गए निष्कर्षों में शामिल हैं: चर्चा की मात्रा नकारात्मकता के बराबर नहीं है (Luka Doncic कच्चे नकारात्मक कमेंट्स में आगे है लेकिन दर में मध्यम स्थान पर है); Russell Westbrook को सबसे ध्रुवीकरण करने वाला खिलाड़ी बताया गया है; प्रशंसक फ्लेयर डेटा प्रतिद्वंद्विता दिखाता है, जैसे Utah Jazz प्रशंसक Draymond Green के प्रति सबसे अधिक नकारात्मक हैं; और 59 योग्य खिलाड़ियों में से केवल 11 सकारात्मक शुद्ध भावना दिखाते हैं। बताई गई सीमाएँ: वर्गीकरण सटीकता लगभग 96% है, जिसमें व्यंग्य और मुहावरे किनारे के मामले हैं; प्रवचन की नकारात्मकता शत्रुता के समान नहीं है; Reddit स्कोर की परवाह किए बिना सभी कमेंट्स को समान रूप से भारित किया जाता है; और परिणाम केवल एक सीज़न को कवर करते हैं। तकनीकी स्टैक: Python 3.11, डेटा प्रोसेसिंग के लिए Polars, वर्गीकरण के लिए Anthropic Batch API, डेटा स्रोत के रूप में Arctic Shift, डैशबोर्ड के लिए Streamlit, बार रेस एनीमेशन के लिए Flourish, पैकेज मैनेजर के रूप में uv, और खिलाड़ी उपनामों और टीम मैपिंग के लिए YAML कॉन्फ़िगरेशन। रिपॉजिटरी में पाइपलाइन मॉड्यूल, CLI स्क्रिप्ट, उपयोगिता सहायक, एक बहु-पृष्ठ Streamlit ऐप, pytest परीक्षण और छह खोजपूर्ण नोटबुक शामिल हैं।