Análise de sentimento: o que é e por que é importante?

A Análise de Sentimentos, também conhecida como Mineração de Opiniões, refere-se às técnicas e processos que ajudam as organizações a obter informações sobre como sua base de clientes está reagindo a um determinado produto ou serviço.

Em essência, a Análise de Sentimentos é a análise dos sentimentos (ou seja, emoções, atitudes, opiniões, pensamentos, etc.) por trás das palavras, fazendo uso de ferramentas de Processamento de Linguagem Natural (PNL). Se você não está ciente do que as ferramentas de PNL fazem – é praticamente tudo no nome. O Processamento de Linguagem Natural visa essencialmente entender e criar uma linguagem natural usando ferramentas e técnicas essenciais.
A Análise de Sentimentos também usa Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina para ajudar as organizações a olhar muito além do número de curtidas/compartilhamentos/comentários que recebem em uma campanha publicitária, postagem de blog, produto lançado ou qualquer coisa dessa natureza. Neste artigo, falaremos sobre Análise de Sentimentos em grande profundidade. Desde falar sobre os métodos e ferramentas da Análise de Sentimentos até discutir por que ela é tão amplamente usada – nós cobrimos tudo!

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Análise de sentimentos: a matemática por trás disso

A simples leitura de uma postagem permitirá que você identifique se o autor teve uma postura positiva ou negativa sobre o assunto – mas isso se você for bem versado no idioma. No entanto, um computador não tem o conceito de linguagem falada naturalmente – então, precisamos dividir esse problema em matemática (a linguagem de um computador). Não pode simplesmente deduzir se algo contém alegria, frustração, raiva ou outra coisa – sem qualquer contexto do que essas palavras significam.
A Análise de Sentimento resolve esse problema usando o Processamento de Linguagem Natural. Basicamente, ele reconhece as palavras-chave e frases necessárias dentro de um documento, que eventualmente ajudam o algoritmo a classificar o estado emocional do documento.

Cientistas de dados e programadores escrevem aplicativos que alimentam os documentos no algoritmo e armazenam os resultados de uma maneira que seja útil para os clientes usarem e entenderem.
A detecção de palavras-chave é uma das técnicas mais simples e amplamente aproveitada pelos algoritmos de análise de sentimentos . O documento de entrada alimentado é minuciosamente digitalizado para as palavras positivas e negativas óbvias, como “triste”, “feliz”, “decepcionar”, “ótimo”, “satisfeito” e outras.

Há vários algoritmos de Análise de Sentimentos , e cada um tem bibliotecas diferentes de palavras e frases que classificam como positivas, negativas e neutras. Essas bibliotecas são frequentemente chamadas de “saco de palavras” por muitos algoritmos.

Embora esta técnica pareça perfeita na superfície, ela tem algumas deficiências definidas. Considere o texto: “O serviço foi horrível, mas o ambiente era incrível!” Agora, esse sentimento é mais complexo do que um algoritmo básico pode levar em conta – ele contém emoções positivas e negativas. Para esses casos, algoritmos mais avançados foram desenvolvidos que quebram a frase ao encontrar a palavra “mas” (ou qualquer conjunção contrastiva). Então, o resultado se torna “O serviço foi horrível” E “Mas o ambiente era incrível”.

Esta frase irá agora gerar duas ou mais pontuações (dependendo do número de emoções presentes na afirmação). Essas pontuações individuais são consolidadas para descobrir a pontuação geral de uma peça. Na prática, essa técnica é conhecida como Análise de Sentimentos Binários .

Nenhum algoritmo de Machine Learning pode atingir uma precisão perfeita de 100%, e isso não é diferente. Devido à complexidade de nossa linguagem natural, a maioria dos algoritmos de análise de sentimentos são apenas 80% precisos, na melhor das hipóteses.

Análise de Sentimentos: Algoritmos e Ferramentas

O gráfico acima lhe dará uma boa idéia da classificação dos algoritmos de Análise de Sentimento . Essencialmente, existem dois tipos de algoritmos de Machine Learning:

• Baseado em ML

Você está ciente do funcionamento básico de qualquer algoritmo de Machine Learning. A mesma rota também é seguida nos algoritmos de análise de sentimentos baseados em ML . Esses algoritmos exigem que você crie um modelo treinando o classificador com um conjunto de exemplos. Idealmente, isso significa que você deve reunir um conjunto de dados com exemplos relevantes para classes positivas, neutras e negativas, extrair esses recursos dos exemplos e treinar seu algoritmo com base nesses exemplos. Esses algoritmos são usados ​​essencialmente para calcular a polaridade de um documento,

• Baseado em léxico

Como o nome sugere, essas técnicas usam dicionários de palavras. Cada palavra é anotada com sua polaridade emocional e força de sentimento. Este dicionário é então combinado com o documento para calcular sua pontuação geral de polaridade do documento. Essas técnicas geralmente fornecem alta precisão, mas baixa revocação.
Não existe uma “melhor” escolha entre as duas, sua escolha do método deve depender apenas do problema em questão. Algoritmos lexicais podem alcançar resultados quase perfeitos, mas eles exigem o uso de um léxico – algo que nem sempre está disponível em todos os idiomas. Por outro lado, algoritmos baseados em ML também oferecem bons resultados, mas exigem treinamento extensivo em dados rotulados.
A diferença entre Data Science, Machine Learning e Big Data!

Ferramentas de análise de sentimentos mais usadas

Existem muitas ferramentas de análise de sentimentos e rastreamento disponíveis para você usar. Veremos cinco dessas ferramentas que encontram uso extensivo na indústria hoje:

• PeopleBrowsr

  O PeopleBrowsr ajuda você a encontrar todas as menções de seu setor, marca e concorrentes e analisar os sentimentos. Ele permite que você compare o número de menções que sua marca teve antes, durante e depois de qualquer campanha publicitária.
  

• Água de degelo

  O Meltwater é uma ferramenta de escuta de mídia social que faz tudo, desde rastrear impacto e análise de sentimentos em tempo real até entender as pegadas do concorrente. Organizações como Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT e muitas outras usam o Meltwater para melhorar sua presença e impacto online.
  

• Google Analytics

  O Google Analytics ajuda as organizações a descobrir quais canais estão influenciando seus assinantes e clientes. Isso os ajuda a criar relatórios e anotações que mantêm registros de todas as campanhas de marketing e comportamentos online.
  

• HootSuite

  A versão gratuita do HootSuite permite que as organizações gerenciem e meçam sua presença nas redes sociais. $ 5,99/mês fará de você um cliente premium que lhe dará direito a usar recursos de análise avançada.
  

• Menção Social

  O Socialmention é uma ferramenta muito útil que permite que as marcas rastreiem menções de palavras-chave específicas em blogs, microblogs, vídeos, favoritos, eventos, comentários, notícias, hashtags e até áudios. Também indica se as menções são positivas, negativas ou neutras.

Análise de sentimento: por que deve ser usada?

Com tudo mudando online, as Marcas começaram a dar a máxima importância à Análise de Sentimentos . Honestamente, é a única porta de entrada para entender completamente sua base de clientes, incluindo suas expectativas em relação à marca. A escuta de mídia social pode ajudar as organizações de qualquer domínio a entender as queixas e preocupações de seus clientes – o que eventualmente ajuda as organizações a ampliar seus serviços. A Análise de Sentimentos ajuda as marcas a lidar com os problemas ou preocupações exatas de seus clientes.
Segundo alguns pesquisadores , a Análise de Sentimentos dos dados do Twitter pode ajudar na previsão dos movimentos do mercado de ações. Pesquisas mostram que artigos de notícias e mídias sociais podem influenciar enormemente o mercado de ações. Notícias com sentimento geral positivo foram observadas relacionadas a um grande aumento no preço, embora por um curto período de tempo. Por outro lado, notícias negativas parecem estar ligadas a uma queda no preço – mas com efeitos mais prolongados.
Idealmente, a análise de sentimentos pode ser usada por qualquer marca que pretenda:

• • Segmente indivíduos específicos para melhorar seus serviços.

• • Acompanhe o sentimento e as emoções do cliente ao longo do tempo.

• • Determine qual segmento de cliente se sente mais forte em relação à sua marca.

• • Acompanhe as mudanças no comportamento do usuário correspondentes às mudanças em seu produto.

• Descubra seus principais promotores e detratores.

Claramente, a análise de sentimentos fornece a uma organização os insights necessários sobre seus clientes. As organizações agora podem ajustar suas estratégias de marketing dependendo de como os clientes estão respondendo a elas. O Sentiment Analysis também ajuda as organizações a medir o ROI de suas campanhas de marketing e melhorar o atendimento ao cliente. Como a análise de sentimentos dá às organizações uma prévia das emoções de seus clientes, elas podem estar cientes de qualquer crise que vier a tempo – e gerenciá-la adequadamente.
Redes neurais: aplicações no mundo real

Para concluir…
Hoje em dia, mais ou menos todas as grandes marcas dependem muito das mídias sociais para melhorar a experiência geral do cliente. Se você é uma das almas interessadas e deseja explorar este tópico com mais profundidade, recomendamos que você analise os vários tipos de algoritmos (os que exibimos em um gráfico anterior) e implementações de Análise de Sentimentos com mais detalhes.

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