Analiza nastrojów: co to jest i dlaczego ma znaczenie?

Analiza nastrojów, znana również jako eksploracja opinii, odnosi się do technik i procesów, które pomagają organizacjom uzyskać informacje o tym, jak ich baza klientów reaguje na konkretny produkt lub usługę.

Zasadniczo analiza sentymentu to analiza uczuć (tj. emocji, postaw, opinii, myśli itp.) kryjących się za słowami przy użyciu narzędzi przetwarzania języka naturalnego (NLP). Jeśli nie wiesz, co robią narzędzia NLP – to właściwie wszystko w nazwie. Przetwarzanie języka naturalnego zasadniczo ma na celu zrozumienie i stworzenie języka naturalnego za pomocą niezbędnych narzędzi i technik.
Analiza nastrojów wykorzystuje również przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe, aby pomóc organizacjom wykraczać daleko poza liczbę polubień/udostępnień/komentarzy, które otrzymują w ramach kampanii reklamowej, postu na blogu, wydanego produktu lub czegokolwiek w tym rodzaju. W tym artykule szczegółowo omówimy analizę nastrojów . Od rozmowy o metodach i narzędziach analizy nastrojów po dyskutowanie, dlaczego jest ona tak intensywnie wykorzystywana – mamy to wszystko omówione!

Ucz się uczenia maszynowego online z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej oraz zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Analiza sentymentu: matematyka, która się za tym kryje

Po prostu przeczytanie posta pozwoli ci określić, czy autor miał pozytywne, czy negatywne stanowisko na dany temat – ale to wszystko, jeśli dobrze znasz język. Jednak komputer nie ma pojęcia o języku naturalnie mówionym, więc musimy rozbić ten problem na matematykę (język komputera). Nie może po prostu wywnioskować, czy coś zawiera radość, frustrację, złość lub coś innego – bez żadnego kontekstu tego, co oznaczają te słowa.
Analiza nastrojów rozwiązuje ten problem za pomocą przetwarzania języka naturalnego. Zasadniczo rozpoznaje niezbędne słowa kluczowe i frazy w dokumencie, które ostatecznie pomagają algorytmowi sklasyfikować stan emocjonalny dokumentu.

Data Scientists i programiści piszą aplikacje, które wprowadzają dokumenty do algorytmu i przechowują wyniki w sposób użyteczny i zrozumiały dla klientów.
Dostrzeganie słów kluczowych to jedna z najprostszych technik, szeroko wykorzystywana przez algorytmy analizy nastrojów . Wprowadzony dokument wejściowy jest dokładnie skanowany pod kątem oczywistych pozytywnych i negatywnych słów, takich jak „smutny”, „szczęśliwy”, „rozczarowany”, „wspaniały”, „zadowolony” i tym podobne.

Istnieje wiele algorytmów analizy nastrojów , a każdy z nich ma inne biblioteki słów i fraz, które oceniają jako pozytywne, negatywne i neutralne. Te biblioteki są często nazywane przez wiele algorytmów „torbą słów”.

Chociaż ta technika wygląda idealnie na powierzchni, ma pewne wady. Rozważ tekst: „Obsługa była okropna, ale atmosfera była niesamowita!” Teraz ten sentyment jest bardziej złożony niż podstawowy algorytm może wziąć pod uwagę – zawiera zarówno pozytywne, jak i negatywne emocje. Dla takich przypadków opracowano bardziej zaawansowane algorytmy, które łamią zdanie po napotkaniu słowa „ale” (lub dowolnego przeciwstawnego spójnika). Rezultatem jest więc „Obsługa była okropna” ORAZ „Ale atmosfera była niesamowita”.

To zdanie wygeneruje teraz dwa lub więcej punktów (w zależności od liczby emocji obecnych w stwierdzeniu). Te indywidualne partytury są konsolidowane w celu ustalenia ogólnej partytury utworu. W praktyce technika ta znana jest jako Binarna Analiza Sentymentu .

Żaden algorytm uczenia maszynowego nie może osiągnąć idealnej dokładności 100% i nie jest inaczej. Ze względu na złożoność naszego języka naturalnego, większość algorytmów analizy sentymentu jest w najlepszym razie dokładna tylko w 80%.

Analiza nastrojów: algorytmy i narzędzia

Powyższa grafika daje rzetelne wyobrażenie o klasyfikacji algorytmów analizy nastrojów . Zasadniczo istnieją dwa rodzaje algorytmów uczenia maszynowego:

• Oparte na uczeniu maszynowym

Znasz podstawowe zasady działania algorytmów uczenia maszynowego. Tą samą drogą podążają również algorytmy analizy sentymentu oparte na ML. Algorytmy te wymagają utworzenia modelu poprzez uczenie klasyfikatora zestawem przykładów. Idealnie oznacza to, że musisz zebrać zestaw danych z odpowiednimi przykładami dla klas pozytywnych, neutralnych i negatywnych, wyodrębnić te cechy z przykładów, a następnie wytrenować swój algorytm na podstawie tych przykładów. Algorytmy te są zasadniczo używane do obliczania polaryzacji dokumentu,

• Oparte na leksykonie

Jak sama nazwa wskazuje, techniki te wykorzystują słowniki słów. Każde słowo jest opisane z jego emocjonalną polaryzacją i siłą sentymentu. Słownik ten jest następnie dopasowywany do dokumentu, aby obliczyć jego ogólny wynik polaryzacji dokumentu. Techniki te zwykle dają wysoką precyzję, ale mało przypominają.
Nie ma „najlepszego” wyboru spośród tych dwóch, wybór metody powinien zależeć wyłącznie od problemu. Algorytmy leksykalne mogą osiągnąć niemal doskonałe wyniki, ale wymagają użycia leksykonu – czegoś, co nie zawsze jest dostępne we wszystkich językach. Z drugiej strony algorytmy oparte na ML również dają dobre wyniki, ale wymagają intensywnego szkolenia w zakresie danych oznaczonych etykietami.
Różnica między Data Science, Machine Learning i Big Data!

Najczęściej używane narzędzia do analizy nastrojów

Dostępnych jest wiele narzędzi do analizy nastrojów i śledzenia. Przyjrzymy się pięciu takim narzędziom, które są obecnie szeroko stosowane w branży:

• LudzieBrowsr

  PeopleBrowsr pomaga znaleźć wszystkie wzmianki o Twojej branży, marce i konkurentach oraz przeanalizować nastroje. Pozwala porównać liczbę wzmianek, które Twoja marka miała przed, w trakcie i po każdej kampanii reklamowej.
  

• Woda roztopowa

  Meltwater to narzędzie do słuchania w mediach społecznościowych, które robi wszystko, od śledzenia wpływu i analizy nastrojów w czasie rzeczywistym po zrozumienie śladów konkurencji. Organizacje takie jak Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT i wiele innych korzystają z Meltwater, aby poprawić swoją obecność i wpływ w Internecie.
  

• Google Analytics

  Google Analytics pomaga organizacjom odkryć, które kanały wpływają na ich subskrybentów i klientów. Pomaga im tworzyć raporty i adnotacje, które prowadzą rejestr wszystkich kampanii marketingowych i zachowań online.
  

• HootApartament

  Darmowa wersja HootSuite pozwala organizacjom zarządzać i mierzyć swoją obecność w sieciach społecznościowych. 5,99 USD miesięcznie sprawi, że staniesz się klientem premium, który będzie uprawniał do korzystania z zaawansowanych funkcji analitycznych.
  

• Wzmianka społeczna

  Socialmention to bardzo przydatne narzędzie, które pozwala markom śledzić wzmianki dla określonych słów kluczowych w blogach, mikroblogach, filmach, zakładkach, wydarzeniach, komentarzach, wiadomościach, hashtagach, a nawet audio. Wskazuje również, czy wzmianki są pozytywne, negatywne czy neutralne.

Analiza sentymentu: dlaczego warto z niej korzystać?

Ponieważ wszystko zmienia się w Internecie, marki zaczęły przywiązywać najwyższą wagę do analizy nastrojów . Szczerze mówiąc, jest to ich jedyna brama do dokładnego zrozumienia bazy klientów, w tym ich oczekiwań wobec marki. Nasłuchiwanie w mediach społecznościowych może pomóc organizacjom z dowolnej domeny zrozumieć skargi i obawy ich klientów – co ostatecznie pomoże organizacjom zwiększyć skalę ich usług. Analiza nastrojów pomaga markom stawić czoła konkretnym problemom lub obawom ich klientów.
Według niektórych badaczy , analiza sentymentu danych z Twittera może pomóc w przewidywaniu ruchów na giełdzie. Badania pokazują, że artykuły informacyjne i media społecznościowe mogą mieć ogromny wpływ na giełdę. Zaobserwowano, że wiadomości z ogólnie pozytywnym nastrojem odnoszą się do dużego wzrostu cen, choć przez krótki czas. Z drugiej strony wydaje się, że negatywne wiadomości są powiązane ze spadkiem cen – ale z bardziej długotrwałymi skutkami.
W idealnym przypadku, analiza sentymentu może być wykorzystana przez każdą markę, która chce:

• • Kieruj się do konkretnych osób, aby ulepszyć ich usługi.

• • Śledź nastroje i emocje klientów w czasie.

• • Określ, który segment klientów jest bardziej przekonany o Twojej marce.

• • Śledź zmiany w zachowaniu użytkowników odpowiadające zmianom w Twoim produkcie.

• Znajdź swoich kluczowych promotorów i krytyków.

Najwyraźniej analiza sentymentu daje organizacji bardzo potrzebny wgląd w swoich klientów. Organizacje mogą teraz dostosowywać swoje strategie marketingowe w zależności od tego, jak reagują na nie klienci. Analiza nastrojów pomaga również organizacjom mierzyć zwrot z inwestycji w kampanie marketingowe i poprawiać obsługę klienta. Ponieważ analiza sentymentu daje organizacjom wgląd w emocje klientów, mogą one być świadome każdego kryzysu, który nadejdzie z czasem – i odpowiednio nim zarządzać.
Sieci neuronowe: zastosowania w świecie rzeczywistym

Podsumowując…
W dzisiejszych czasach prawie każda duża marka polega w dużej mierze na słuchaniu mediów społecznościowych, aby poprawić ogólne wrażenia klientów. Jeśli jesteś jedną z zainteresowanych dusz i chcesz zgłębić ten temat, zalecamy zapoznanie się z różnymi rodzajami algorytmów (te, które pokazaliśmy wcześniej na grafice) i implementacjami Analizy Nastrojów .

Ponadto, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, zapoznaj się z programem Executive PG w zakresie uczenia maszynowego IIIT-B i upGrad, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT Status -B Alumni, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.