تحليل المشاعر: ما هو ولماذا هو مهم؟

يشير تحليل المشاعر ، المعروف أيضًا باسم Opinion Mining ، إلى التقنيات والعمليات التي تساعد المؤسسات على استرداد المعلومات حول كيفية تفاعل قاعدة عملائها مع منتج أو خدمة معينة.

في جوهرها ، تحليل المشاعر هو تحليل المشاعر (مثل المشاعر والمواقف والآراء والأفكار وما إلى ذلك) وراء الكلمات من خلال استخدام أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP). إذا لم تكن على دراية بما تفعله أدوات البرمجة اللغوية العصبية - فكل ذلك في الاسم إلى حد كبير. تهدف معالجة اللغة الطبيعية بشكل أساسي إلى فهم وإنشاء لغة طبيعية باستخدام الأدوات والتقنيات الأساسية.
يستخدم تحليل المشاعر أيضًا معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لمساعدة المؤسسات على النظر إلى ما هو أبعد من مجرد عدد الإعجابات / المشاركات / التعليقات التي تحصل عليها في حملة إعلانية أو منشور مدونة أو منتج تم إصداره أو أي شيء من هذا القبيل. في هذه المقالة ، سنتحدث عن تحليل المشاعر بعمق كبير. من الحديث عن طرق وأدوات تحليل المشاعر إلى مناقشة سبب استخدامه على نطاق واسع - لقد قمنا بتغطية كل ذلك!

تعلم التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادة المتقدم في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

تحليل المشاعر: الرياضيات وراءها

ستتيح لك قراءة المنشور ببساطة تحديد ما إذا كان للمؤلف موقفًا إيجابيًا أو موقفًا سلبيًا من الموضوع - ولكن هذا إذا كنت على دراية جيدة باللغة. ومع ذلك ، ليس لدى الكمبيوتر مفهوم للغة المنطوقة بشكل طبيعي - لذلك ، نحتاج إلى تقسيم هذه المشكلة إلى رياضيات (لغة الكمبيوتر). لا يمكن ببساطة استنتاج ما إذا كان هناك شيء ما يحتوي على الفرح أو الإحباط أو الغضب أو غير ذلك - دون أي سياق لما تعنيه هذه الكلمات.
يحل تحليل المشاعر هذه المشكلة باستخدام معالجة اللغة الطبيعية. بشكل أساسي ، يتعرف على الكلمات الأساسية والعبارات الضرورية داخل المستند ، مما يساعد الخوارزمية في النهاية على تصنيف الحالة العاطفية للمستند.

يقوم علماء البيانات والمبرمجون بكتابة التطبيقات التي تغذي المستندات في الخوارزمية وتخزن النتائج بطريقة مفيدة للعملاء لاستخدامها وفهمها.
يعد اكتشاف الكلمات الرئيسية أحد أبسط الأساليب ويتم الاستفادة منه على نطاق واسع بواسطة خوارزميات تحليل المشاعر . يتم فحص مستند الإدخال الذي تم تغذيته بدقة بحثًا عن الكلمات الإيجابية والسلبية الواضحة مثل "حزين" و "سعيد" و "خيبة أمل" و "عظيم" و "راضٍ" وما إلى ذلك.

يوجد عدد من خوارزميات تحليل المشاعر ، ولكل منها مكتبات مختلفة من الكلمات والعبارات التي يسجلونها على أنها إيجابية وسلبية ومحايدة. غالبًا ما يطلق على هذه المكتبات "حقيبة الكلمات" من قبل العديد من الخوارزميات.

على الرغم من أن هذه التقنية تبدو مثالية على السطح ، إلا أن لها بعض أوجه القصور المحددة. ضع في اعتبارك النص ، "الخدمة كانت مروعة ، لكن الأجواء كانت رائعة!" الآن ، هذه المشاعر أكثر تعقيدًا مما يمكن أن تضعه الخوارزمية الأساسية في الاعتبار - فهي تحتوي على المشاعر الإيجابية والسلبية. لمثل هذه الحالات ، تم ابتكار خوارزميات أكثر تقدمًا والتي تكسر الجملة عند مواجهة كلمة "لكن" (أو أي اقتران تباين). لذا ، تصبح النتيجة "الخدمة كانت مروعة" و "لكن الأجواء كانت رائعة."

ستولد هذه الجملة الآن درجتين أو أكثر (اعتمادًا على عدد المشاعر الموجودة في البيان). يتم دمج هذه الدرجات الفردية لمعرفة النتيجة الإجمالية للقطعة. في الممارسة العملية ، تُعرف هذه التقنية باسم تحليل المشاعر الثنائية .

لا توجد خوارزمية للتعلم الآلي يمكنها تحقيق دقة مثالية تصل إلى 100٪ ، وهذا لا يختلف. نظرًا لتعقيد لغتنا الطبيعية ، فإن معظم خوارزميات تحليل المشاعر دقيقة بنسبة 80٪ فقط ، في أحسن الأحوال.

تحليل المشاعر: الخوارزميات والأدوات

سيعطيك الرسم أعلاه فكرة جيدة عن تصنيف خوارزميات تحليل المشاعر . بشكل أساسي ، هناك نوعان من خوارزميات التعلم الآلي:

• المستندة إلى ML

أنت على دراية بالأعمال الأساسية لأي خوارزميات للتعلم الآلي. نفس المسار المتبع في خوارزميات تحليل المشاعر القائمة على ML أيضًا. تتطلب منك هذه الخوارزميات إنشاء نموذج من خلال تدريب المصنف بمجموعة من الأمثلة. هذا يعني بشكل مثالي أنه يجب عليك جمع مجموعة بيانات مع أمثلة ذات صلة للفئات الإيجابية والحيادية والسلبية ، واستخراج هذه الميزات من الأمثلة ثم تدريب الخوارزمية بناءً على هذه الأمثلة. تُستخدم هذه الخوارزميات بشكل أساسي لحساب قطبية المستند ،

• قائم على المعجم

كما يوحي الاسم ، تستخدم هذه التقنيات قواميس الكلمات. كل كلمة موضحة بقطبتها العاطفية وقوتها العاطفية. ثم يتم مطابقة هذا القاموس مع المستند لحساب درجة قطبية المستند الإجمالية. هذه التقنيات عادة ما تعطي دقة عالية ولكن استدعاء منخفض.
لا يوجد خيار "أفضل" من بين الاثنين ، يجب أن يعتمد اختيارك للطريقة على المشكلة المطروحة فقط. يمكن أن تحقق الخوارزميات المعجمية نتائج شبه مثالية ، ولكنها تتطلب استخدام معجم - وهو أمر لا يتوفر دائمًا بجميع اللغات. من ناحية أخرى ، تقدم الخوارزميات المستندة إلى ML نتائج جيدة ، ولكنها تتطلب تدريبًا مكثفًا على البيانات المصنفة.
الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي والبيانات الضخمة!

أدوات تحليل المشاعر الأكثر استخدامًا

هناك العديد من أدوات تحليل وتتبع المشاعر المتاحة لك لاستخدامها. سنلقي نظرة على خمس أدوات من هذا القبيل تجد استخدامًا مكثفًا للصناعة اليوم:

• الناس

  يساعدك PeopleBrowsr في العثور على جميع الإشارات إلى صناعتك وعلامتك التجارية ومنافسيك وتحليل المشاعر. يسمح لك بمقارنة عدد الإشارات إلى علامتك التجارية قبل وأثناء وبعد أي حملات إعلانية.
  

• ميلتواتر

  Meltwater هي أداة استماع لوسائل التواصل الاجتماعي تقوم بكل شيء بدءًا من تتبع تحليل التأثير والمشاعر في الوقت الفعلي وحتى فهم آثار أقدام المنافس. تستخدم منظمات مثل Sodexo و TataCliq و HCL و NIIT والعديد من المنظمات الأخرى Meltwater لتحسين وجودها وتأثيرها على الإنترنت.
  

• تحليلات كوكل

  تساعد Google Analytics المؤسسات في اكتشاف القنوات التي تؤثر على المشتركين والعملاء. يساعدهم في إنشاء التقارير والتعليقات التوضيحية التي تحتفظ بسجلات لجميع حملات التسويق والسلوكيات عبر الإنترنت.
  

• هوتسوت

  يسمح الإصدار المجاني من HootSuite للمؤسسات بإدارة وقياس تواجدها على الشبكات الاجتماعية. 5.99 دولارات شهريًا ستجعلك عميلًا متميزًا سيؤهلك لاستخدام ميزات التحليلات المتقدمة.
  

• اشارة اجتماعية

  تعد Socialmention أداة مفيدة للغاية تسمح للعلامات التجارية بتتبع الإشارات لكلمات رئيسية محددة في المدونات والمدونات الصغيرة ومقاطع الفيديو والإشارات المرجعية والأحداث والتعليقات والأخبار وعلامات التصنيف وحتى الصوتيات. كما يشير أيضًا إلى ما إذا كانت الإشارات موجبة أم سلبية أم محايدة.

تحليل المشاعر: لماذا يجب استخدامه؟

مع تحول كل شيء عبر الإنترنت ، بدأت العلامات التجارية في إعطاء أهمية قصوى لتحليل المشاعر . بصراحة ، إنها بوابتهم الوحيدة لفهم قاعدة عملائهم تمامًا ، بما في ذلك توقعاتهم من العلامة التجارية. يمكن أن يساعد الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي المؤسسات من أي مجال على فهم مظالم ومخاوف عملائها - مما يساعد المؤسسات في النهاية على توسيع نطاق خدماتها. يساعد تحليل المشاعر العلامات التجارية على معالجة المشكلات أو مخاوف عملائها بالضبط.
وفقًا لبعض الباحثين ، يمكن أن يساعد تحليل المشاعر لبيانات Twitter في التنبؤ بحركات سوق الأسهم. تظهر الأبحاث أن المقالات الإخبارية ووسائل التواصل الاجتماعي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على سوق الأوراق المالية. وقد لوحظ أن الأخبار ذات المعنويات الإيجابية بشكل عام مرتبطة بزيادة كبيرة في الأسعار وإن كان ذلك لفترة قصيرة من الزمن. من ناحية أخرى ، يُنظر إلى الأخبار السلبية على أنها مرتبطة بانخفاض السعر - ولكن مع تأثيرات طويلة الأمد.
من الناحية المثالية ، يمكن استخدام تحليل المشاعر من قبل أي علامة تجارية تتطلع إلى:

• • استهداف أفراد محددين لتحسين خدماتهم.

• • تتبع مشاعر العملاء وعواطفهم بمرور الوقت.

• • حدد شريحة العملاء التي تشعر بقوة أكبر تجاه علامتك التجارية.

• • تتبع التغييرات في سلوك المستخدم المطابق للتغييرات في منتجك.

• اكتشف المروجين الأساسيين والمنتقدين.

من الواضح أن تحليل المشاعر يمنح المؤسسة الرؤى التي تشتد الحاجة إليها بشأن عملائها. يمكن للمؤسسات الآن تعديل استراتيجياتها التسويقية اعتمادًا على كيفية استجابة العملاء لها. يساعد تحليل المشاعر أيضًا المؤسسات على قياس عائد الاستثمار لحملاتهم التسويقية وتحسين خدمة العملاء. نظرًا لأن تحليل المشاعر يمنح المؤسسات نظرة خاطفة على مشاعر العملاء ، فيمكنهم أن يكونوا على دراية بأي أزمة ستأتي في الوقت المناسب - وإدارتها وفقًا لذلك.
الشبكات العصبية: تطبيقات في العالم الحقيقي

ختاما…
تعتمد كل علامة تجارية رئيسية بشكل أو بآخر هذه الأيام بشكل كبير على الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي لتحسين تجربة العملاء بشكل عام. إذا كنت من الأشخاص المهتمين بالأمر وترغب في استكشاف هذا الموضوع بمزيد من التعمق ، فإننا نوصيك بالاطلاع على الأنواع المختلفة من الخوارزميات (تلك التي عرضناها في رسم سابق) وتطبيقات تحليل المشاعر بمزيد من التفصيل.

أيضًا ، إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن التعلم الآلي ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad's Executive PG في التعلم الآلي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT -ب حالة الخريجين ، 5+ مشاريع التخرج العملية العملية والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.