Analyse des sentiments : qu'est-ce que c'est et pourquoi est-ce important ?

L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'Opinion Mining, fait référence aux techniques et processus qui aident les organisations à récupérer des informations sur la façon dont leur clientèle réagit à un produit ou service particulier.

Essentiellement, l'analyse des sentiments est l'analyse des sentiments (c'est-à-dire les émotions, les attitudes, les opinions, les pensées, etc.) derrière les mots en utilisant des outils de traitement du langage naturel (TAL). Si vous n'êtes pas au courant de ce que font les outils NLP - tout est à peu près dans le nom. Le traitement automatique du langage naturel vise essentiellement à comprendre et à créer un langage naturel en utilisant des outils et des techniques essentiels.
L'analyse des sentiments utilise également le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour aider les organisations à voir bien au-delà du nombre de likes/partages/commentaires qu'elles obtiennent sur une campagne publicitaire, un article de blog, un produit publié ou quoi que ce soit de cette nature. Dans cet article, nous parlerons en profondeur de l'analyse des sentiments . Qu'il s'agisse de parler des méthodes et des outils de l' analyse des sentiments ou de discuter des raisons pour lesquelles elle est si largement utilisée, nous avons tout couvert !

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Analyse des sentiments : les mathématiques derrière

La simple lecture d'un message vous permettra d'identifier si l'auteur avait une position positive ou négative sur le sujet - mais c'est si vous maîtrisez bien la langue. Cependant, un ordinateur n'a pas de concept de langage parlé naturellement - nous devons donc décomposer ce problème en mathématiques (le langage d'un ordinateur). Il ne peut pas simplement déduire si quelque chose contient de la joie, de la frustration, de la colère ou autre - sans aucun contexte de ce que ces mots signifient.
L'analyse des sentiments résout ce problème en utilisant le traitement du langage naturel. Fondamentalement, il reconnaît les mots clés et les phrases nécessaires dans un document, ce qui aide éventuellement l'algorithme à classer l'état émotionnel du document.

Les scientifiques des données et les programmeurs écrivent des applications qui alimentent les documents dans l'algorithme et stockent les résultats d'une manière qui est utile pour les clients à utiliser et à comprendre.
La détection de mots-clés est l'une des techniques les plus simples et largement exploitée par les algorithmes d' analyse des sentiments . Le document d'entrée alimenté est soigneusement scanné pour les mots positifs et négatifs évidents comme "triste", "heureux", "déçu", "super", "satisfait", etc.

Il existe un certain nombre d' algorithmes d' analyse des sentiments , et chacun a différentes bibliothèques de mots et de phrases qu'ils notent comme positifs, négatifs et neutres. Ces bibliothèques sont souvent appelées le "sac de mots" par de nombreux algorithmes.

Bien que cette technique semble parfaite en surface, elle présente des lacunes certaines. Considérez le texte, "Le service était horrible, mais l'ambiance était géniale!" Maintenant, ce sentiment est plus complexe qu'un algorithme de base ne peut en tenir compte - il contient à la fois des émotions positives et négatives. Pour de tels cas, des algorithmes plus avancés ont été conçus pour casser la phrase en rencontrant le mot «mais» (ou toute conjonction contrastive). Ainsi, le résultat devient "Le service était horrible" ET "Mais l'ambiance était géniale".

Cette phrase va maintenant générer deux scores ou plus (selon le nombre d'émotions présentes dans l'énoncé). Ces notes individuelles sont consolidées pour connaître la note globale d'un morceau. En pratique, cette technique est connue sous le nom d' analyse binaire des sentiments .

Aucun algorithme d'apprentissage automatique ne peut atteindre une précision parfaite de 100 %, et ce n'est pas différent. En raison de la complexité de notre langage naturel, la plupart des algorithmes d' analyse des sentiments ne sont précis qu'à 80 %, au mieux.

Analyse des sentiments : algorithmes et outils

Le graphique ci-dessus vous donnera une idée juste de la classification des algorithmes d' analyse des sentiments . Essentiellement, il existe deux types d'algorithmes d'apprentissage automatique :

• Basé sur le ML

Vous connaissez le fonctionnement de base de tous les algorithmes d'apprentissage automatique. Le même itinéraire est également suivi dans les algorithmes d' analyse des sentiments basés sur ML . Ces algorithmes vous obligent à créer un modèle en entraînant le classificateur avec un ensemble d'exemples. Cela signifie idéalement que vous devez rassembler un ensemble de données avec des exemples pertinents pour les classes positives, neutres et négatives, extraire ces caractéristiques des exemples, puis former votre algorithme sur la base de ces exemples. Ces algorithmes sont essentiellement utilisés pour calculer la polarité d'un document,

• Basé sur le lexique

Comme leur nom l'indique, ces techniques utilisent des dictionnaires de mots. Chaque mot est annoté avec sa polarité émotionnelle et sa force sentimentale. Ce dictionnaire est ensuite mis en correspondance avec le document pour calculer son score global de polarité du document. Ces techniques donnent généralement une grande précision mais un faible rappel.
Il n'y a pas de "meilleur" choix entre les deux, votre choix de méthode doit dépendre uniquement du problème à résoudre. Les algorithmes lexicaux peuvent obtenir des résultats presque parfaits, mais ils nécessitent l'utilisation d'un lexique, ce qui n'est pas toujours disponible dans toutes les langues. D'autre part, les algorithmes basés sur ML donnent également de bons résultats, mais ils nécessitent une formation approfondie sur les données étiquetées.
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Outils d'analyse des sentiments les plus utilisés

De nombreux outils d' analyse et de suivi des sentiments sont à votre disposition. Nous examinerons cinq de ces outils qui sont largement utilisés dans l'industrie aujourd'hui :

• PeopleBrowsr

  PeopleBrowsr vous aide à trouver toutes les mentions de votre secteur, de votre marque et de vos concurrents et à analyser les sentiments. Il vous permet de comparer le nombre de mentions de votre marque avant, pendant et après toute campagne publicitaire.
  

• Eau de fonte

  Meltwater est un outil d'écoute des médias sociaux qui fait tout, du suivi de l'impact et de l'analyse des sentiments en temps réel à la compréhension des empreintes du concurrent. Des organisations comme Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT et bien d'autres utilisent Meltwater pour améliorer leur présence et leur impact en ligne.
  

• Google Analytics

  Google Analytics aide les organisations à découvrir quels canaux influencent leurs abonnés et clients. Il les aide à créer des rapports et des annotations qui conservent des enregistrements de toutes les campagnes marketing et des comportements en ligne.
  

• HootSuite

  La version gratuite de HootSuite permet aux organisations de gérer et de mesurer leur présence sur les réseaux sociaux. 5,99 $/mois feront de vous un client premium qui vous donnera le droit d'utiliser des fonctionnalités d'analyse avancées.
  

• Mention Sociale

  Socialmention est un outil très utile qui permet aux marques de suivre les mentions de mots-clés spécifiques dans les blogs, les microblogs, les vidéos, les signets, les événements, les commentaires, les actualités, les hashtags et même les audios. Il indique également si les mentions sont positives, négatives ou neutres.

Analyse des sentiments : pourquoi l'utiliser ?

Avec tout ce qui évolue en ligne, les marques ont commencé à accorder la plus haute importance à l' analyse des sentiments . Honnêtement, c'est leur seule porte d'entrée pour bien comprendre leur clientèle, y compris leurs attentes vis-à-vis de la marque. L'écoute des médias sociaux peut aider les organisations de tous les domaines à comprendre les griefs et les préoccupations de leurs clients, ce qui aide finalement les organisations à étendre leurs services. L'analyse des sentiments aide les marques à s'attaquer aux problèmes ou aux préoccupations exacts de leurs clients.
Selon certains chercheurs , l'analyse des sentiments des données Twitter peut aider à prédire les mouvements boursiers. Les recherches montrent que les articles de presse et les médias sociaux peuvent énormément influencer le marché boursier. Les nouvelles avec un sentiment globalement positif ont été observées comme étant liées à une forte augmentation des prix, bien que pour une courte période. D'autre part, les nouvelles négatives sont considérées comme liées à une baisse des prix – mais avec des effets plus prolongés.
Idéalement, l'analyse des sentiments peut être utilisée par toute marque cherchant à :

• • Cibler des individus spécifiques pour améliorer leurs services.

• • Suivez le sentiment et les émotions des clients au fil du temps.

• • Déterminez quel segment de clientèle est le plus attaché à votre marque.

• • Suivez les changements de comportement des utilisateurs correspondant aux changements de votre produit.

• Découvrez vos principaux promoteurs et détracteurs.

De toute évidence, l'analyse des sentiments donne à une organisation les informations indispensables sur ses clients. Les organisations peuvent désormais ajuster leurs stratégies marketing en fonction de la manière dont les clients y réagissent. L'analyse des sentiments aide également les organisations à mesurer le retour sur investissement de leurs campagnes marketing et à améliorer leur service client. Étant donné que l'analyse des sentiments donne aux organisations un aperçu des émotions de leurs clients, elles peuvent être au courant de toute crise à venir bien à temps et la gérer en conséquence.
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En conclusion…
De nos jours, plus ou moins toutes les grandes marques s'appuient fortement sur l'écoute des médias sociaux pour améliorer l'expérience client globale. Si vous êtes l'une des âmes intéressées et que vous souhaitez approfondir ce sujet, nous vous recommandons de parcourir les différents types d'algorithmes (ceux que nous avons présentés dans un graphique plus tôt) et les implémentations de Sentiment Analysis plus en détail.

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