Analisi del sentimento: cos'è e perché è importante?

L'analisi del sentimento, nota anche come Opinion Mining, si riferisce alle tecniche e ai processi che aiutano le organizzazioni a recuperare informazioni su come la loro base di clienti sta reagendo a un particolare prodotto o servizio.

In sostanza, l' Analisi del Sentimento è l'analisi dei sentimenti (es. emozioni, atteggiamenti, opinioni, pensieri, ecc.) dietro le parole utilizzando gli strumenti di Natural Language Processing (NLP). Se non sei a conoscenza di cosa fanno gli strumenti NLP, è praticamente tutto nel nome. L'elaborazione del linguaggio naturale mira essenzialmente a comprendere e creare un linguaggio naturale utilizzando strumenti e tecniche essenziali.
L'analisi del sentimento utilizza anche l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico per aiutare le organizzazioni a guardare ben oltre il numero di Mi piace/condivisioni/commenti che ottengono su una campagna pubblicitaria, post di blog, prodotto rilasciato o qualsiasi altra cosa del genere. In questo articolo parleremo in modo approfondito di Sentiment Analysis . Dal parlare dei metodi e degli strumenti dell'Analisi del Sentimento alla discussione del motivo per cui è così ampiamente utilizzato: abbiamo tutto coperto!

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Analisi del sentimento: la matematica dietro di essa

La semplice lettura di un post ti consentirà di identificare se l'autore ha avuto una posizione positiva o negativa sull'argomento, ma se sei esperto della lingua. Tuttavia, un computer non ha il concetto di linguaggio naturale, quindi dobbiamo scomporre questo problema in matematica (il linguaggio di un computer). Non può semplicemente dedurre se qualcosa contenga gioia, frustrazione, rabbia o altro, senza alcun contesto del significato di quelle parole.
L'analisi del sentimento risolve questo problema utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale. Fondamentalmente, riconosce le parole chiave e le frasi necessarie all'interno di un documento, che alla fine aiutano l'algoritmo a classificare lo stato emotivo del documento.

Data Scientist e programmatori scrivono applicazioni che alimentano i documenti nell'algoritmo e memorizzano i risultati in un modo che è utile per l'uso e la comprensione dei clienti.
L'individuazione delle parole chiave è una delle tecniche più semplici e ampiamente sfruttata dagli algoritmi di analisi del sentimento . Il documento di input alimentato viene scansionato a fondo per le ovvie parole positive e negative come "triste", "felice", "deludere", "fantastico", "soddisfatto" e così via.

Esistono numerosi algoritmi di analisi del sentimento e ognuno ha diverse librerie di parole e frasi che classificano come positive, negative e neutre. Queste librerie sono spesso chiamate il "sacchetto di parole" da molti algoritmi.

Sebbene questa tecnica appaia perfetta in superficie, presenta alcune evidenti carenze. Considera il testo: "Il servizio era orribile, ma l'atmosfera era fantastica!" Ora, questo sentimento è più complesso di quanto un algoritmo di base possa prendere in considerazione: contiene sia emozioni positive che negative. Per tali casi, sono stati ideati algoritmi più avanzati che rompono la frase incontrando la parola "ma" (o qualsiasi congiunzione contrastiva). Quindi, il risultato diventa "Il servizio era orribile" E "Ma l'atmosfera era fantastica".

Questa frase genererà ora due o più punteggi (a seconda del numero di emozioni presenti nell'affermazione). Questi singoli punteggi vengono consolidati per scoprire il punteggio complessivo di un brano. In pratica, questa tecnica è nota come Binary Sentiment Analysis .

Nessun algoritmo di Machine Learning può raggiungere una precisione perfetta del 100%, e questo non è diverso. A causa della complessità del nostro linguaggio naturale, la maggior parte degli algoritmi di analisi del sentimento sono accurati solo all'80%, nella migliore delle ipotesi.

Analisi del sentimento: algoritmi e strumenti

Il grafico sopra ti darà una buona idea della classificazione degli algoritmi di Analisi del Sentimento . In sostanza, esistono due tipi di algoritmi di Machine Learning:

• Basato su ML

Sei a conoscenza del funzionamento di base di qualsiasi algoritmo di Machine Learning. Lo stesso percorso è stato seguito anche negli algoritmi di analisi del sentimento basati su ML . Questi algoritmi richiedono la creazione di un modello addestrando il classificatore con una serie di esempi. Ciò significa idealmente che devi raccogliere un set di dati con esempi pertinenti per classi positive, neutre e negative, estrarre queste caratteristiche dagli esempi e quindi addestrare il tuo algoritmo sulla base di questi esempi. Questi algoritmi sono utilizzati essenzialmente per calcolare la polarità di un documento,

• Basato sul lessico

Come suggerisce il nome, queste tecniche utilizzano dizionari di parole. Ogni parola è annotata con la sua polarità emotiva e la forza del sentimento. Questo dizionario viene quindi abbinato al documento per calcolare il punteggio di polarità complessivo del documento. Queste tecniche di solito danno alta precisione ma basso richiamo.
Non esiste una scelta "migliore" tra le due, la scelta del metodo dovrebbe dipendere esclusivamente dal problema in questione. Gli algoritmi lessicali possono ottenere risultati quasi perfetti, ma richiedono l'uso di un lessico, qualcosa che non è sempre disponibile in tutte le lingue. D'altra parte, anche gli algoritmi basati su ML forniscono buoni risultati, ma richiedono un'ampia formazione sui dati etichettati.
La differenza tra data science, machine learning e big data!

Strumenti di analisi del sentimento più utilizzati

Sono disponibili molti strumenti di analisi del sentimento e monitoraggio da utilizzare. Esamineremo cinque di questi strumenti che oggi trovano ampio utilizzo nel settore:

• PeopleBrowsr

  PeopleBrowsr ti aiuta a trovare tutte le menzioni del tuo settore, marchio e concorrenti e ad analizzare i sentimenti. Ti consente di confrontare il numero di menzioni che il tuo marchio ha avuto prima, durante e dopo qualsiasi campagna pubblicitaria.
  

• Acqua di disgelo

  Meltwater è uno strumento di ascolto dei social media che fa di tutto, dal monitoraggio dell'impatto e dell'analisi del sentiment in tempo reale alla comprensione delle impronte della concorrenza. Organizzazioni come Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT e molte altre utilizzano Meltwater per migliorare la propria presenza e impatto online.
  

• statistiche di Google

  Google Analytics aiuta le organizzazioni a scoprire quali canali stanno influenzando i propri iscritti e clienti. Li aiuta a creare report e annotazioni che tengono traccia di tutte le campagne di marketing e dei comportamenti online.
  

• Hoot Suite

  La versione gratuita di HootSuite consente alle organizzazioni di gestire e misurare la propria presenza sui social network. $ 5,99 al mese ti renderanno un cliente premium che ti darà diritto a utilizzare funzionalità di analisi avanzate.
  

• Menzione sociale

  Socialmention è uno strumento molto utile che consente ai marchi di tenere traccia delle menzioni per parole chiave specifiche in blog, microblog, video, segnalibri, eventi, commenti, notizie, hashtag e persino audio. Indica anche se le menzioni sono positive, negative o neutre.

Analisi del sentimento: perché dovrebbe essere utilizzata?

Con tutto il cambiamento online, i marchi hanno iniziato a dare la massima importanza all'analisi del sentimento . Onestamente, è il loro unico accesso per comprendere a fondo la loro base di clienti, comprese le loro aspettative dal marchio. L'ascolto dei social media può aiutare le organizzazioni di qualsiasi dominio a comprendere le lamentele e le preoccupazioni dei loro clienti, il che alla fine aiuta le organizzazioni a migliorare i propri servizi. L'analisi del sentimento aiuta i marchi ad affrontare i problemi o le preoccupazioni esatti dei loro clienti.
Secondo alcuni ricercatori , l' analisi del sentimento dei dati di Twitter può aiutare nella previsione dei movimenti del mercato azionario. Le ricerche mostrano che gli articoli di notizie e i social media possono influenzare enormemente il mercato azionario. È stato osservato che le notizie con un sentimento complessivamente positivo si riferiscono a un forte aumento dei prezzi, anche se per un breve periodo di tempo. D'altra parte, le notizie negative sembrano essere legate a un calo del prezzo, ma con effetti più prolungati.
Idealmente, l'analisi del sentiment può essere utilizzata da qualsiasi marchio che cerchi di:

• • Rivolgiti a persone specifiche per migliorare i loro servizi.

• • Tieni traccia del sentimento e delle emozioni dei clienti nel tempo.

• • Determina quale segmento di clienti sente maggiormente il tuo marchio.

• • Tieni traccia dei cambiamenti nel comportamento degli utenti corrispondenti ai cambiamenti nel tuo prodotto.

• Scopri i tuoi principali promotori e detrattori.

Chiaramente, l'analisi del sentiment fornisce a un'organizzazione gli approfondimenti tanto necessari sui propri clienti. Le organizzazioni possono ora adattare le proprie strategie di marketing a seconda di come i clienti stanno rispondendo. L'analisi del sentimento aiuta anche le organizzazioni a misurare il ROI delle loro campagne di marketing e a migliorare il servizio clienti. Poiché l' analisi del sentimento offre alle organizzazioni una sbirciatina nelle emozioni dei propri clienti, possono essere consapevoli di qualsiasi crisi che si presenterà in tempo e gestirla di conseguenza.
Reti neurali: applicazioni nel mondo reale

In conclusione…
Più o meno tutti i principali marchi in questi giorni fanno molto affidamento sull'ascolto dei social media per migliorare l'esperienza complessiva del cliente. Se sei una delle anime interessate e vuoi approfondire questo argomento, ti consigliamo di esaminare i vari tipi di algoritmi (quelli che abbiamo mostrato in un grafico in precedenza) e le implementazioni di Sentiment Analysis in modo più dettagliato.

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