感情分析：それは何であり、なぜそれが重要なのですか？

感情分析は、意見マイニングとも呼ばれ、組織が特定の製品またはサービスに顧客ベースがどのように反応しているかに関する情報を取得するのに役立つ手法とプロセスを指します。

本質的に、感情分析は、自然言語処理（NLP）ツールを使用して、単語の背後にある感情（つまり、感情、態度、意見、考えなど）を分析することです。 NLPツールが何をするのかわからない場合は、ほとんどすべてがその名のとおりです。 自然言語処理は、基本的に、基本的なツールと手法を使用して自然言語を理解し、作成することを目的としています。
感情分析はまた、自然言語処理と機械学習を使用して、組織が広告キャンペーン、ブログ投稿、リリースされた製品、またはそのような性質のもので取得するいいね/共有/コメントの数をはるかに超えて見るのを支援します。 この記事では、感情分析について詳しく説明します。 感情分析の方法とツールについて話すことから、なぜそれがそれほど広く使われているのかについて議論することまで、私たちはそれをすべてカバーしています！

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感情分析：その背後にある数学

投稿を読むだけで、そのトピックについて著者がポジティブなスタンスを持っているのかネガティブなスタンスを持っているのかを特定できますが、それはあなたがその言語に精通している場合です。 しかし、コンピューターには自然に話される言語の概念がないので、この問題を数学（コンピューターの言語）に分解する必要があります。 何かに喜び、欲求不満、怒りなどが含まれているかどうかを単純に推測することはできません。これらの言葉の意味を理解する必要はありません。
感情分析は、自然言語処理を使用してこの問題を解決します。 基本的に、ドキュメント内の必要なキーワードとフレーズを認識します。これは、最終的にアルゴリズムがドキュメントの感情的な状態を分類するのに役立ちます。

データサイエンティストとプログラマーは、ドキュメントをアルゴリズムにフィードし、クライアントが使用して理解するのに役立つ方法で結果を保存するアプリケーションを作成します。
キーワードスポッティングは最も単純な手法の1つであり、感情分析アルゴリズムによって広く活用されています。 フィードされた入力ドキュメントは、「悲しい」、「幸せ」、「失望」、「素晴らしい」、「満足」などの明らかな肯定的および否定的な単語がないか徹底的にスキャンされます。

感情分析アルゴリズムは多数あり、それぞれに、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルとしてスコア付けされる単語やフレーズの異なるライブラリがあります。 これらのライブラリは、多くのアルゴリズムで「単語の袋」と呼ばれることがよくあります。

この手法は表面的には完璧に見えますが、いくつかの明確な欠点があります。 「サービスはひどいものでしたが、雰囲気は素晴らしかったです！」というテキストを考えてみてください。 現在、この感情は、基本的なアルゴリズムで考慮できるよりも複雑です。ポジティブな感情とネガティブな感情の両方が含まれています。 このような場合、「しかし」という単語（または任意の対照的な接続詞）に遭遇すると文を壊す、より高度なアルゴリズムが考案されました。 その結果、「サービスはひどいものでした」と「しかし、雰囲気は素晴らしかった」になります。

この文は、2つ以上のスコアを生成します（ステートメントに存在する感情の数によって異なります）。 これらの個々のスコアは、作品の全体的なスコアを見つけるために統合されます。 実際には、この手法はBinarySentimentAnalysisとして知られています。

機械学習アルゴリズムで100％の完全な精度を達成できるものはなく、これも例外ではありません。 自然言語は複雑であるため、感情分析アルゴリズムのほとんどは、せいぜい80％しか正確ではありません。

感情分析：アルゴリズムとツール

上の図は、感情分析アルゴリズムの分類についての公正なアイデアを示しています。 基本的に、機械学習アルゴリズムには2つのタイプがあります。

• MLベース

機械学習アルゴリズムの基本的な仕組みを知っています。 MLベースの感情分析アルゴリズムでも同じルートが続きます。 これらのアルゴリズムでは、一連の例を使用して分類器をトレーニングすることにより、モデルを作成する必要があります。 これは、理想的には、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブクラスに関連する例を含むデータセットを収集し、例からこれらの機能を抽出して、これらの例に基づいてアルゴリズムをトレーニングする必要があることを意味します。 これらのアルゴリズムは、基本的にドキュメントの極性を計算するために使用されます。

• レキシコンベース

名前が示すように、これらのテクニックは単語の辞書を使用します。 各単語には、その感情的な極性と感情の強さが注釈として付けられています。 次に、この辞書をドキュメントと照合して、ドキュメントの全体的な極性スコアを計算します。 これらの手法は通常、高精度ですが再現率は低くなります。
2つのうち「最良の」選択はありません。方法の選択は、目前の問題のみに依存する必要があります。 レキシカルアルゴリズムはほぼ完璧な結果を達成できますが、レキシコンを使用する必要があります。これは、すべての言語で常に利用できるとは限りません。 一方、MLベースのアルゴリズムでも良好な結果が得られますが、ラベル付けされたデータに関する広範なトレーニングが必要です。
データサイエンス、機械学習、ビッグデータの違い！

最もよく使われる感情分析ツール

使用できる感情分析および追跡ツールは多数あります。 今日の業界で広く使用されている5つのツールを見ていきます。

• PeopleBrowsr

  PeopleBrowsrは、業界、ブランド、競合他社のすべての言及を見つけて、感情を分析するのに役立ちます。 これにより、広告キャンペーンの前、最中、および後にブランドが持っていた言及の数を比較できます。
  

• メルトウォーター

  Meltwaterは、影響や感情の分析をリアルタイムで追跡することから、競合他社の足跡を理解することまで、すべてを行うソーシャルメディアリスニングツールです。 Sodexo、TataCliq、HCL、NIIT、およびその他の多くの組織は、Meltwaterを使用してオンラインでの存在感と影響力を向上させています。
  

• グーグルアナリティクス

  Google Analyticsは、組織がサブスクライバーと顧客に影響を与えているチャネルを見つけるのに役立ちます。 これは、すべてのマーケティングキャンペーンとオンライン行動の記録を保持するレポートと注釈を作成するのに役立ちます。
  

• HootSuite

  HootSuiteの無料バージョンを使用すると、組織はソーシャルネットワーク上でのプレゼンスを管理および測定できます。 月額5.99ドルで、高度な分析機能を使用できるプレミアム顧客になります。
  

• 社会的言及

  Socialmentionは、ブランドがブログ、マイクロブログ、ビデオ、ブックマーク、イベント、コメント、ニュース、ハッシュタグ、さらにはオーディオの特定のキーワードの言及を追跡できるようにする非常に便利なツールです。 また、言及がポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルであるかどうかも示します。

感情分析：なぜそれを使用する必要があるのですか？

すべてがオンラインに移行する中、ブランドは感情分析を最重要視し始めています。 正直なところ、ブランドからの期待を含め、顧客ベースを完全に理解するための唯一のゲートウェイです。 ソーシャルメディアリスニングは、あらゆるドメインの組織が顧客の不満や懸念を理解するのに役立ち、最終的には組織がサービスを拡大するのに役立ちます。 感情分析は、ブランドが顧客の正確な問題や懸念に取り組むのに役立ちます。
一部の研究者によると、Twitterデータの感情分析は株式市場の動きの予測に役立ちます。 調査によると、ニュース記事やソーシャルメディアは株式市場に大きな影響を与える可能性があります。 全体的にポジティブな感情を持つニュースは、短期間ではありますが、価格の大幅な上昇に関連していることが観察されています。 一方、ネガティブなニュースは価格の下落に関連しているように見えますが、より長期的な影響があります。
理想的には、感情分析は、次のことを検討しているすべてのブランドが使用できます。

• • 特定の個人をターゲットにして、サービスを改善します。

• • 顧客の感情や感情を経時的に追跡します。

• • どの顧客セグメントがあなたのブランドについてより強く感じているかを判断します。

• • 製品の変更に対応するユーザーの行動の変化を追跡します。

• あなたの主要なプロモーターとデトラクターを見つけてください。

明らかに、感情分析は、組織に顧客に関する非常に必要な洞察を提供します。 組織は、顧客がそれにどのように対応しているかに応じて、マーケティング戦略を調整できるようになりました。 感情分析は、組織がマーケティングキャンペーンのROIを測定し、顧客サービスを向上させるのにも役立ちます。 感情分析により、組織は顧客の感情を覗き見できるため、時間内に発生する危機を認識し、それに応じて管理することができます。
ニューラルネットワーク：実世界でのアプリケーション

結論は…
最近のすべての主要ブランドは、全体的な顧客体験を向上させるために、ソーシャルメディアのリスニングに大きく依存しています。 あなたが興味のある人の一人であり、このトピックをさらに深く探求したい場合は、さまざまな種類のアルゴリズム（前に図で示したもの）と感情分析の実装をより詳細に調べることをお勧めします。

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