감정 분석: 그것이 무엇이며 왜 중요한가요?

오피니언 마이닝(Opinion Mining)이라고도 하는 감정 분석 은 조직에서 고객 기반이 특정 제품이나 서비스에 어떻게 반응하는지에 대한 정보를 검색하는 데 도움이 되는 기술과 프로세스를 나타냅니다.

본질적으로 감정 분석 은 자연어 처리(NLP) 도구를 사용하여 단어 뒤에 있는 감정(예: 감정, 태도, 의견, 생각 등)을 분석하는 것입니다. NLP 도구가 무엇을 하는지 모른다면 이름에 거의 모든 것이 있습니다. 자연어 처리는 본질적으로 필수 도구와 기술을 사용하여 자연어를 이해하고 생성하는 것을 목표로 합니다.
감정 분석 은 또한 자연어 처리 및 기계 학습을 사용하여 조직이 광고 캠페인, 블로그 게시물, 출시된 제품 또는 이와 유사한 유형의 모든 항목에 대한 좋아요/공유/댓글 수를 훨씬 넘어 볼 수 있도록 지원합니다. 이 기사에서 우리는 감정 분석 에 대해 깊이 있게 이야기할 것입니다. 감정 분석 의 방법과 도구에 대해 이야기하는 것부터 그것이 왜 그렇게 광범위하게 사용되는지 논의하는 것까지 – 우리는 모든 것을 다룹니다!

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감정 분석: 그 뒤에 숨겨진 수학

게시물을 읽기만 해도 작성자가 해당 주제에 대해 긍정적인 입장을 취했는지 부정적인 입장을 취했는지 알 수 있습니다. 하지만 이는 해당 언어에 정통한 경우입니다. 그러나 컴퓨터에는 자연어의 개념이 없으므로 이 문제를 수학(컴퓨터의 언어)으로 분해해야 합니다. 그 단어가 의미하는 바에 대한 맥락 없이는 무언가가 기쁨, 좌절, 분노 또는 기타를 포함하는지 여부를 단순히 추론할 수 없습니다.
감성 분석 은 자연어 처리를 사용하여 이 문제를 해결합니다. 기본적으로 문서 내에서 필요한 키워드와 구문을 인식하여 결국 알고리즘이 문서의 감정 상태를 분류하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학자와 프로그래머는 문서를 알고리즘에 입력하고 클라이언트가 사용하고 이해하는 데 유용한 방식으로 결과를 저장하는 응용 프로그램을 작성합니다.
키워드 스포팅은 가장 간단한 기술 중 하나이며 감정 분석 알고리즘에서 널리 활용됩니다. 공급된 입력 문서는 "슬픈", "행복한", "실망", "훌륭한", "만족" 등과 같은 명백한 긍정적 및 부정적 단어에 대해 철저하게 스캔됩니다.

감정 분석 알고리즘에는 여러 가지 가 있으며 각 알고리즘에는 긍정적, 부정적 및 중립적으로 점수를 매기는 서로 다른 단어 및 구문 라이브러리가 있습니다. 이러한 라이브러리는 종종 많은 알고리즘에서 "단어 모음"이라고 합니다.

이 기술은 표면적으로는 완벽해 보이지만 몇 가지 확실한 단점이 있습니다. "서비스는 끔찍했지만 분위기는 굉장했습니다!"라는 텍스트를 고려하십시오. 이제 이 감정은 기본 알고리즘이 고려할 수 있는 것보다 더 복잡합니다. 여기에는 긍정적인 감정과 부정적인 감정이 모두 포함되어 있습니다. 이러한 경우를 위해 "그러나"(또는 대조 접속사)라는 단어를 만나면 문장을 깨는 고급 알고리즘이 고안되었습니다. 따라서 결과는 "서비스는 끔찍했습니다"와 "하지만 분위기는 굉장했습니다."가 됩니다.

이 문장은 이제 두 개 이상의 점수를 생성합니다(문에 있는 감정의 수에 따라 다름). 이 개별 점수를 통합하여 작품의 전체 점수를 찾습니다. 실제로 이 기술은 이진 감정 분석 으로 알려져 있습니다 .

어떤 기계 학습 알고리즘도 100%의 완벽한 정확도를 달성할 수 없으며 이것은 다르지 않습니다. 자연어의 복잡성으로 인해 대부분의 감정 분석 알고리즘은 기껏해야 80%만 정확합니다.

감정 분석: 알고리즘 및 도구

위의 그래픽은 감정 분석 알고리즘 의 분류에 대한 공정한 아이디어를 제공합니다 . 기본적으로 기계 학습 알고리즘에는 두 가지 유형이 있습니다.

• ML 기반

모든 기계 학습 알고리즘의 기본 작동을 알고 있습니다. ML 기반 감정 분석 알고리즘에서도 동일한 경로를 따릅니다. 이러한 알고리즘을 사용하려면 일련의 예제로 분류기를 훈련하여 모델을 생성해야 합니다. 이는 이상적으로는 포지티브, 뉴트럴 및 네거티브 클래스에 대한 관련 예제가 포함된 데이터 세트를 수집하고 예제에서 이러한 기능을 추출한 다음 이러한 예제를 기반으로 알고리즘을 훈련해야 함을 의미합니다. 이러한 알고리즘은 본질적으로 문서의 극성을 계산하는 데 사용되며,

• 사전 기반

이름에서 알 수 있듯이 이러한 기술은 단어 사전을 사용합니다. 각 단어는 감정의 극성과 감정의 강도로 주석을 달고 있습니다. 그런 다음 이 사전은 문서와 일치하여 문서의 전체 극성 점수를 계산합니다. 이러한 기술은 일반적으로 높은 정밀도를 제공하지만 낮은 재현율을 제공합니다.
둘 중에 "최상의" 선택은 없으며, 방법 선택은 당면한 문제에 전적으로 의존해야 합니다. 어휘 알고리즘은 거의 완벽한 결과를 얻을 수 있지만 모든 언어에서 항상 사용할 수 있는 것은 아닌 사전을 사용해야 합니다. 반면에 ML 기반 알고리즘도 좋은 결과를 제공하지만 레이블이 지정된 데이터에 대한 광범위한 교육이 필요합니다.
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가장 많이 사용되는 감정 분석 도구

사용할 수 있는 많은 감정 분석 및 추적 도구가 있습니다. 오늘날 업계에서 광범위하게 사용되는 5가지 도구를 살펴보겠습니다.

• 피플 브라우저

  PeopleBrowsr는 업계, 브랜드 및 경쟁업체에 대한 모든 언급을 찾고 감정을 분석하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 광고 캠페인 이전, 도중, 이후에 브랜드가 언급한 횟수를 비교할 수 있습니다.
  

• 멜트워터

  Meltwater는 실시간으로 영향 및 감정 분석 을 추적하는 것부터 경쟁자의 발자국을 이해하는 것까지 모든 것을 수행하는 소셜 미디어 청취 도구입니다. Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT 및 기타 여러 조직에서 Meltwater를 사용하여 온라인 인지도와 영향력을 향상하고 있습니다.
  

• 구글 애널리틱스

  Google Analytics는 조직이 구독자와 고객에게 영향을 미치는 채널을 찾는 데 도움이 됩니다. 모든 마케팅 캠페인과 온라인 행동을 기록하는 보고서와 주석을 만드는 데 도움이 됩니다.
  

• 훗스위트

  HootSuite의 무료 버전을 사용하면 조직이 소셜 네트워크에서 자신의 존재를 관리하고 측정할 수 있습니다. $5.99/월은 고급 분석 기능을 사용할 수 있는 프리미엄 고객이 됩니다.
  

• 소셜 멘션

  Socialmention은 브랜드가 블로그, 마이크로블로그, 비디오, 책갈피, 이벤트, 댓글, 뉴스, 해시태그 및 오디오에서 특정 키워드에 대한 언급을 추적할 수 있는 매우 유용한 도구입니다. 또한 언급이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 나타냅니다.

감정 분석: 왜 사용해야 합니까?

모든 것이 온라인으로 전환됨에 따라 브랜드는 감성 분석 을 가장 중요하게 생각하기 시작했습니다 . 솔직히 말해서, 브랜드에 대한 기대치를 포함하여 고객 기반을 철저히 이해할 수 있는 유일한 관문입니다. 소셜 미디어 청취는 모든 영역의 조직이 고객의 고충과 우려를 이해하는 데 도움이 될 수 있으며 궁극적으로 조직이 서비스를 확장하는 데 도움이 됩니다. 감성 분석 은 브랜드가 고객의 정확한 문제나 우려 사항을 해결하는 데 도움이 됩니다.
일부 연구자 에 따르면 트위터 데이터의 감정 분석 은 주식 시장 움직임을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구에 따르면 뉴스 기사와 소셜 미디어는 주식 시장에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. 전반적으로 긍정적인 감정을 가진 뉴스는 단기간이기는 하지만 큰 폭의 가격 인상과 관련이 있는 것으로 관찰되었습니다. 반면에 부정적인 소식은 가격 하락과 관련이 있지만 더 장기적인 영향을 미치는 것으로 보입니다.
이상적으로 감정 분석 은 다음을 원하는 모든 브랜드에서 사용할 수 있습니다.

• • 서비스를 개선하기 위해 특정 개인을 대상으로 합니다.

• • 시간이 지남에 따라 고객의 감정과 감정을 추적합니다.

• • 어떤 고객 세그먼트가 귀하의 브랜드에 대해 더 강하게 느끼는지 결정하십시오.

• • 제품의 변경 사항에 따라 사용자 행동의 변경 사항을 추적합니다.

• 주요 추천자와 비추천자를 찾으십시오.

분명히 감정 분석 은 조직에 고객에 대한 매우 필요한 통찰력을 제공합니다. 이제 조직은 고객의 대응 방식에 따라 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다. 감정 분석 은 또한 조직이 마케팅 캠페인의 ROI를 측정하고 고객 서비스를 개선하는 데 도움이 됩니다. 감정 분석 을 통해 조직은 고객의 감정을 살짝 엿볼 수 있으므로 적시에 도래할 위기를 인식하고 적절하게 관리할 수 있습니다 .
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결론적으로…
오늘날 거의 모든 주요 브랜드는 전반적인 고객 경험을 개선하기 위해 소셜 미디어 청취에 크게 의존하고 있습니다. 관심 있는 사람이고 이 주제를 더 깊이 탐구하고 싶다면 다양한 종류의 알고리즘(이전에 그래픽으로 표시한 것)과 감성 분석 구현을 더 자세히 살펴보는 것이 좋습니다.

또한 기계 학습에 대해 자세히 알아보려면 작업 전문가를 위해 설계되었으며 450시간 이상의 엄격한 교육, 30개 이상의 사례 연구 및 과제, IIIT를 제공하는 IIIT-B & upGrad의 기계 학습 PG 프로그램을 확인하십시오. -B 동문 자격, 5개 이상의 실용적인 실습 캡스톤 프로젝트 및 최고의 기업과의 취업 지원.