Analisis Sentimen: Apa itu dan Mengapa Penting?

Analisis Sentimen, juga dikenal sebagai Opinion Mining, mengacu pada teknik dan proses yang membantu organisasi mengambil informasi tentang bagaimana basis pelanggan mereka bereaksi terhadap produk atau layanan tertentu.

Intinya, Analisis Sentimen adalah analisis perasaan (yaitu emosi, sikap, pendapat, pemikiran, dll.) di balik kata-kata dengan menggunakan alat Pemrosesan Bahasa Alami (NLP). Jika Anda tidak mengetahui apa yang dilakukan alat NLP – itu hampir semuanya atas nama. Natural Language Processing pada dasarnya bertujuan untuk memahami dan menciptakan bahasa alami dengan menggunakan alat dan teknik penting.
Analisis Sentimen juga menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami dan Pembelajaran Mesin untuk membantu organisasi melihat jauh lebih dari sekadar jumlah suka/bagikan/komentar yang mereka dapatkan pada kampanye iklan, posting blog, produk yang dirilis, atau apa pun semacam itu. Pada artikel ini, kita akan berbicara tentang Analisis Sentimen secara mendalam. Dari berbicara tentang metode dan alat Analisis Sentimen hingga membahas mengapa begitu banyak digunakan – kami telah membahas semuanya!

Pelajari Pembelajaran Mesin online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Analisis Sentimen: Matematika di Baliknya

Cukup dengan membaca postingan, Anda dapat mengidentifikasi apakah penulisnya memiliki sikap positif atau negatif tentang topik tersebut – tetapi itu jika Anda fasih dalam bahasa tersebut. Namun, komputer tidak memiliki konsep bahasa yang diucapkan secara alami – jadi, kita perlu memecah masalah ini menjadi matematika (bahasa komputer). Itu tidak bisa begitu saja menyimpulkan apakah sesuatu mengandung kegembiraan, frustrasi, kemarahan, atau sebaliknya – tanpa konteks apa pun dari arti kata-kata itu.
Analisis Sentimen memecahkan masalah ini dengan menggunakan Natural Language Processing. Pada dasarnya, ia mengenali kata kunci dan frasa yang diperlukan dalam dokumen, yang pada akhirnya membantu algoritme untuk mengklasifikasikan keadaan emosional dokumen.

Ilmuwan Data dan pemrogram menulis aplikasi yang memasukkan dokumen ke dalam algoritme dan menyimpan hasilnya dengan cara yang berguna bagi klien untuk digunakan dan dipahami.
Pendeteksian kata kunci adalah salah satu teknik paling sederhana dan dimanfaatkan secara luas oleh algoritma Analisis Sentimen . Dokumen Input yang dimasukkan dipindai secara menyeluruh untuk kata-kata positif dan negatif yang jelas seperti “sedih”, “bahagia”, “kecewa”, “hebat”, “puas”, dan semacamnya.

Ada sejumlah algoritma Analisis Sentimen , dan masing-masing memiliki perpustakaan kata dan frasa yang berbeda yang dinilai sebagai positif, negatif, dan netral. Perpustakaan ini sering disebut "kantong kata-kata" oleh banyak algoritma.

Meskipun teknik ini terlihat sempurna di permukaan, ia memiliki beberapa kekurangan yang pasti. Pertimbangkan teks, “Layanannya mengerikan, tetapi suasananya luar biasa!” Sekarang, sentimen ini lebih kompleks daripada yang dapat diperhitungkan oleh algoritme dasar – sentimen ini mengandung emosi positif dan negatif. Untuk kasus-kasus seperti itu, algoritma yang lebih maju dirancang yang memecah kalimat saat menemukan kata "tetapi" (atau konjungsi kontrastif apa pun). Jadi, hasilnya menjadi "Pelayanannya mengerikan" DAN "Tapi suasananya luar biasa."

Kalimat ini sekarang akan menghasilkan dua atau lebih skor (tergantung pada jumlah emosi yang ada dalam pernyataan). Skor individu ini dikonsolidasikan untuk mengetahui skor keseluruhan dari sebuah karya. Dalam praktiknya, teknik ini dikenal sebagai Analisis Sentimen Biner .

Tidak ada algoritma Machine Learning yang dapat mencapai akurasi sempurna 100%, dan ini tidak berbeda. Karena kerumitan bahasa alami kita, sebagian besar algoritme analisis sentimen hanya 80% akurat, paling banter.

Analisis Sentimen: Algoritma dan Alat

Grafik di atas akan memberi Anda gambaran yang adil tentang klasifikasi algoritma Analisis Sentimen . Pada dasarnya, ada dua jenis algoritma Machine Learning:

• berbasis ML

Anda mengetahui cara kerja dasar algoritme Pembelajaran Mesin apa pun. Rute yang sama dengan diikuti dalam algoritma analisis sentimen berbasis ML juga. Algoritme ini mengharuskan Anda membuat model dengan melatih pengklasifikasi dengan serangkaian contoh. Idealnya ini berarti Anda harus mengumpulkan kumpulan data dengan contoh yang relevan untuk kelas positif, netral, dan negatif, mengekstrak fitur ini dari contoh, lalu melatih algoritme Anda berdasarkan contoh ini. Algoritma ini pada dasarnya digunakan untuk menghitung polaritas dokumen,

• Berbasis leksikon

Seperti namanya, teknik ini menggunakan kamus kata. Setiap kata dijelaskan dengan polaritas emosional dan kekuatan sentimennya. Kamus ini kemudian dicocokkan dengan dokumen untuk menghitung skor polaritas keseluruhan dokumen. Teknik-teknik ini biasanya memberikan presisi tinggi tetapi daya ingat rendah.
Tidak ada pilihan "terbaik" dari keduanya, pilihan metode Anda harus bergantung hanya pada masalah yang dihadapi. Algoritme leksikal dapat mencapai hasil yang hampir sempurna, tetapi, mereka memerlukan penggunaan leksikon – sesuatu yang tidak selalu tersedia dalam semua bahasa. Di sisi lain, algoritme berbasis ML juga memberikan hasil yang baik, tetapi membutuhkan pelatihan ekstensif tentang data berlabel.
Perbedaan antara Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Data Besar!

Alat Analisis Sentimen yang Paling Banyak Digunakan

Ada banyak Analisis Sentimen dan alat pelacakan yang tersedia untuk Anda gunakan. Kami akan melihat lima alat seperti itu yang banyak digunakan industri saat ini:

• PeopleBrowsr

  PeopleBrowsr membantu Anda menemukan semua penyebutan industri, merek, dan pesaing Anda dan menganalisis sentimen. Ini memungkinkan Anda untuk membandingkan jumlah penyebutan merek Anda sebelum, selama, dan setelah kampanye iklan apa pun.
  

• air lelehan

  Meltwater adalah alat pendengar media sosial yang melakukan segalanya mulai dari melacak dampak dan analisis sentimen secara real-time hingga memahami jejak pesaing. Organisasi seperti Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT, dan banyak lainnya menggunakan Meltwater untuk meningkatkan kehadiran dan pengaruh online mereka.
  

• Google Analytics

  Google Analytics membantu organisasi menemukan saluran mana yang memengaruhi pelanggan dan pelanggan mereka. Ini membantu mereka membuat laporan dan anotasi yang menyimpan catatan semua kampanye pemasaran dan perilaku online.
  

• HootSuite

  Versi gratis HootSuite memungkinkan organisasi untuk mengelola dan mengukur kehadiran mereka di jejaring sosial. $5,99/bulan akan menjadikan Anda pelanggan premium yang memberi Anda hak untuk menggunakan fitur analitik lanjutan.
  

• Sebutan Sosial

  Socialmention adalah alat yang sangat berguna yang memungkinkan merek melacak sebutan untuk kata kunci tertentu di blog, mikroblog, video, bookmark, acara, komentar, berita, tagar, dan bahkan audio. Ini juga menunjukkan apakah sebutan itu positif, negatif, atau netral.

Analisis Sentimen: Mengapa harus digunakan?

Dengan segala sesuatu yang bergeser secara online, Brands mulai memberikan yang paling penting untuk Analisis Sentimen . Sejujurnya, ini adalah satu-satunya pintu gerbang mereka untuk benar-benar memahami basis pelanggan mereka, termasuk harapan mereka dari merek tersebut. Mendengarkan Media Sosial dapat membantu organisasi dari domain mana pun memahami keluhan dan kekhawatiran pelanggan mereka – yang pada akhirnya membantu organisasi meningkatkan layanan mereka. Analisis Sentimen membantu merek mengatasi masalah atau kekhawatiran yang tepat dari pelanggan mereka.
Menurut beberapa peneliti , Analisis Sentimen data Twitter dapat membantu dalam prediksi pergerakan pasar saham. Penelitian menunjukkan bahwa artikel berita dan media sosial dapat sangat mempengaruhi pasar saham. Berita dengan sentimen positif secara keseluruhan telah diamati terkait dengan kenaikan harga yang besar meskipun untuk waktu yang singkat. Di sisi lain, berita negatif terlihat terkait dengan penurunan harga – tetapi dengan efek yang lebih lama.
Idealnya, analisis sentimen dapat digunakan oleh merek apa pun yang ingin:

• • Targetkan individu tertentu untuk meningkatkan layanan mereka.

• • Lacak sentimen dan emosi pelanggan dari waktu ke waktu.

• • Tentukan segmen pelanggan mana yang merasa lebih kuat tentang merek Anda.

• • Lacak perubahan perilaku pengguna yang sesuai dengan perubahan pada produk Anda.

• Cari tahu promotor dan pencela utama Anda.

Jelas, analisis sentimen memberi organisasi wawasan yang sangat dibutuhkan tentang pelanggan mereka. Organisasi sekarang dapat menyesuaikan strategi pemasaran mereka tergantung pada bagaimana pelanggan meresponsnya. Analisis Sentimen juga membantu organisasi mengukur ROI kampanye pemasaran mereka dan meningkatkan layanan pelanggan mereka. Karena analisis sentimen memberi organisasi pandangan sekilas tentang emosi pelanggan mereka, mereka dapat menyadari setiap krisis yang akan datang tepat waktu – dan mengelolanya sesuai dengan itu.
Neural Networks: Aplikasi di Dunia Nyata

Kesimpulannya…
Kurang lebih setiap merek besar akhir-akhir ini sangat bergantung pada mendengarkan media sosial untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan. Jika Anda salah satu jiwa yang tertarik dan ingin menjelajahi topik ini lebih dalam, kami sarankan Anda menelusuri berbagai jenis algoritme (yang kami tampilkan dalam grafik sebelumnya) dan implementasi Analisis Sentimen secara lebih rinci.

Juga, Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang Pembelajaran Mesin, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT -B Status Alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.