การวิเคราะห์ความรู้สึก: มันคืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ

การวิเคราะห์ความ คิดเห็น หรือที่เรียกว่า Opinion Mining หมายถึงเทคนิคและกระบวนการที่ช่วยให้องค์กรดึงข้อมูลว่าฐานลูกค้าของตนมีปฏิกิริยาอย่างไรต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการเฉพาะ

โดยพื้นฐานแล้ว Sentiment Analysis คือการวิเคราะห์ความรู้สึก (เช่น อารมณ์ ทัศนคติ ความคิดเห็น ความคิด ฯลฯ) เบื้องหลังคำพูดโดยใช้เครื่องมือ Natural Language Processing (NLP) หากคุณไม่ทราบว่าเครื่องมือ NLP ทำอะไร ทั้งหมดนี้เป็นเพียงชื่อเท่านั้น การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจและสร้างภาษาธรรมชาติโดยใช้เครื่องมือและเทคนิคที่จำเป็น
การ วิเคราะห์ความรู้สึก ยังใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยให้องค์กรมองไปไกลกว่าแค่จำนวนการชอบ/การแชร์/ความคิดเห็นที่พวกเขาได้รับจากแคมเปญโฆษณา บล็อกโพสต์ ผลิตภัณฑ์ที่เผยแพร่ หรืออะไรก็ตามที่เป็นลักษณะนั้น ในบทความนี้ เราจะพูดถึงการ วิเคราะห์ความเชื่อมั่น ในเชิงลึก ตั้งแต่การพูดคุยเกี่ยวกับวิธีการและเครื่องมือต่างๆ ของ Sentiment Analysis ไปจนถึงการพูดคุยว่าเหตุใดจึงใช้กันอย่างแพร่หลาย เราครอบคลุมทุกอย่างแล้ว!

เรียนรู้ แมชชีนเลิ ร์นนิง ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท หลักสูตร Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น: คณิตศาสตร์เบื้องหลังมัน

การอ่านโพสต์จะช่วยให้คุณระบุได้ว่าผู้เขียนมีจุดยืนในเชิงบวกหรือเชิงลบในหัวข้อนี้ แต่นั่นก็หมายความว่าคุณเชี่ยวชาญในภาษานั้นเป็นอย่างดี อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ไม่มีแนวคิดเกี่ยวกับภาษาพูดตามธรรมชาติ ดังนั้น เราต้องแยกย่อยปัญหานี้ออกเป็นคณิตศาสตร์ (ภาษาของคอมพิวเตอร์) ไม่สามารถสรุปได้ง่ายๆ ว่าบางสิ่งประกอบด้วยความสุข ความคับข้องใจ ความโกรธ หรืออย่างอื่น – โดยไม่มีบริบทของความหมายของคำเหล่านั้น
การ วิเคราะห์ความรู้สึก แก้ปัญหานี้โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยพื้นฐานแล้ว จะรู้จักคำหลักและวลีที่จำเป็นภายในเอกสาร ซึ่งช่วยให้อัลกอริทึมในการจำแนกสถานะทางอารมณ์ของเอกสารได้ในที่สุด

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและโปรแกรมเมอร์เขียนแอปพลิเคชันที่ป้อนเอกสารลงในอัลกอริธึมและจัดเก็บผลลัพธ์ในลักษณะที่เป็นประโยชน์สำหรับลูกค้าในการใช้และทำความเข้าใจ
การจำคำสำคัญเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ง่ายที่สุดและใช้ประโยชน์จาก อัลกอริธึม การ วิเคราะห์ความคิดเห็น อย่างกว้างขวาง เอกสารการป้อนข้อมูลที่ป้อนจะถูกสแกนอย่างละเอียดเพื่อหาคำที่เป็นบวกและลบที่ชัดเจน เช่น "เศร้า" "มีความสุข" "ผิดหวัง" "ดีมาก" "พอใจ" เป็นต้น

มี อัลกอริธึมการ วิเคราะห์ความรู้สึก จำนวนหนึ่ง และแต่ละอันมีคลังคำและวลีที่แตกต่างกันซึ่งพวกเขาให้คะแนนเป็นบวก ลบ และเป็นกลาง ไลบรารีเหล่านี้มักถูกเรียกว่า "ถุงคำ" โดยอัลกอริทึมมากมาย

แม้ว่าเทคนิคนี้จะดูสมบูรณ์แบบบนพื้นผิว แต่ก็มีข้อบกพร่องบางประการ พิจารณาข้อความว่า “การบริการแย่มาก แต่บรรยากาศก็ยอดเยี่ยม!” ตอนนี้ ความรู้สึกนี้ซับซ้อนกว่าที่อัลกอริธึมพื้นฐานสามารถนำมาพิจารณาได้ มันมีอารมณ์ทั้งด้านบวกและด้านลบ ในกรณีเช่นนี้ อัลกอริธึมขั้นสูงได้ถูกคิดค้นขึ้นซึ่งจะทำลายประโยคเมื่อพบกับคำว่า "แต่" (หรือคำสันธานที่ตรงกันข้ามกัน) ผลลัพธ์จึงกลายเป็น "การบริการแย่มาก" และ "แต่บรรยากาศก็ยอดเยี่ยม"

ประโยคนี้จะสร้างคะแนนตั้งแต่สองคะแนนขึ้นไป (ขึ้นอยู่กับจำนวนอารมณ์ที่มีอยู่ในข้อความ) คะแนนแต่ละรายการเหล่านี้ถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อค้นหาคะแนนโดยรวมของชิ้นงาน ในทางปฏิบัติ เทคนิคนี้เรียกว่า การ วิเคราะห์ความคิดเห็น แบบ ไบนารี

ไม่มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องใดที่สามารถบรรลุความแม่นยำที่สมบูรณ์แบบ 100% และไม่แตกต่างกัน เนื่องจากความซับซ้อนของภาษาธรรมชาติของเรา อัลกอริธึม การวิเคราะห์ความรู้สึก ส่วนใหญ่ จึงแม่นยำเพียง 80% อย่างดีที่สุด

การวิเคราะห์ความรู้สึก: อัลกอริธึมและเครื่องมือ

ภาพด้านบนนี้จะทำให้คุณมีความคิดที่ยุติธรรมเกี่ยวกับการจัดประเภท อัลกอริธึม การ วิเคราะห์ความคิดเห็น โดยพื้นฐานแล้ว มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสองประเภท:

• ML-based

คุณทราบถึงการทำงานพื้นฐานของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เส้นทางเดียวกันโดยตามด้วย อัลกอริธึม การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ตาม ML เช่นกัน อัลกอริทึมเหล่านี้ต้องการให้คุณสร้างแบบจำลองโดยการฝึกตัวแยกประเภทด้วยชุดตัวอย่าง นี่หมายความว่าคุณต้องรวบรวมชุดข้อมูลที่มีตัวอย่างที่เกี่ยวข้องสำหรับคลาสเชิงบวก เป็นกลาง และเชิงลบ แยกคุณลักษณะเหล่านี้ออกจากตัวอย่าง จากนั้นฝึกอัลกอริทึมของคุณตามตัวอย่างเหล่านี้ อัลกอริธึมเหล่านี้ใช้สำหรับคำนวณขั้วของเอกสารเป็นหลัก

• ตามพจนานุกรม

ตามชื่อที่แนะนำ เทคนิคเหล่านี้ใช้พจนานุกรมคำศัพท์ แต่ละคำมีคำอธิบายประกอบด้วยขั้วทางอารมณ์และความรู้สึกที่แข็งแกร่ง จากนั้นพจนานุกรมนี้จะจับคู่กับเอกสารเพื่อคำนวณคะแนนขั้วโดยรวมของเอกสาร เทคนิคเหล่านี้มักจะให้ความแม่นยำสูงแต่การเรียกคืนต่ำ
ไม่มีทางเลือกที่ "ดีที่สุด" จากทั้งสองวิธี การเลือกวิธีการของคุณควรขึ้นอยู่กับปัญหาที่มีอยู่เท่านั้น อัลกอริธึมของ Lexical สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่เกือบจะสมบูรณ์แบบ แต่ต้องใช้ศัพท์เฉพาะ ซึ่งไม่ได้มีให้ในทุกภาษาเสมอไป ในทางกลับกัน อัลกอริธึมที่ใช้ ML ก็ให้ผลลัพธ์ที่ดีเช่นกัน แต่พวกมันต้องการการฝึกอบรมที่กว้างขวางเกี่ยวกับข้อมูลที่ติดฉลาก
ความแตกต่างระหว่าง Data Science, Machine Learning และ Big Data!

เครื่องมือวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่ใช้มากที่สุด

มี เครื่องมือ วิเคราะห์ และติดตามความรู้สึกมากมายให้คุณเลือกใช้ เราจะพิจารณาห้าเครื่องมือดังกล่าวที่พบว่ามีการใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมในปัจจุบัน:

• ผู้คนBrowsr

  PeopleBrowsr ช่วยให้คุณค้นหาการกล่าวถึงอุตสาหกรรม แบรนด์ และคู่แข่งของคุณทั้งหมด และวิเคราะห์ความรู้สึก ช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบจำนวนการกล่าวถึงแบรนด์ของคุณก่อน ระหว่าง และหลังแคมเปญโฆษณาใดๆ
  

• น้ำละลาย

  Meltwater เป็นเครื่องมือรับฟังโซเชียลมีเดียที่ทำทุกอย่างตั้งแต่การติดตามผลกระทบและ การวิเคราะห์ความรู้สึก แบบเรียลไทม์ ไปจนถึงการทำความเข้าใจรอยเท้าของคู่แข่ง องค์กรต่างๆ เช่น Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT และอื่นๆ อีกมากมายใช้ Meltwater เพื่อปรับปรุงการแสดงตนและผลกระทบทางออนไลน์
  

• Google Analytics

  Google Analytics ช่วยให้องค์กรค้นพบช่องทางที่มีอิทธิพลต่อสมาชิกและลูกค้าของตน ช่วยให้พวกเขาสร้างรายงานและคำอธิบายประกอบที่เก็บบันทึกของแคมเปญการตลาดและพฤติกรรมออนไลน์ทั้งหมด
  

• HootSuite

  HootSuite เวอร์ชันฟรีช่วยให้องค์กรสามารถจัดการและวัดสถานะของตนบนเครือข่ายสังคมออนไลน์ $5.99/เดือนจะทำให้คุณเป็นลูกค้าระดับพรีเมียมที่จะให้สิทธิ์คุณใช้คุณลักษณะการวิเคราะห์ขั้นสูง
  

• การกล่าวถึงสังคม

  Socialmention เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากที่ช่วยให้แบรนด์สามารถติดตามการกล่าวถึงสำหรับคำหลักเฉพาะในบล็อก ไมโครบล็อก วิดีโอ บุ๊กมาร์ก กิจกรรม ความคิดเห็น ข่าวสาร แฮชแท็ก และแม้แต่ไฟล์เสียง นอกจากนี้ยังระบุว่าการกล่าวถึงนั้นเป็นไปในเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง

การวิเคราะห์ความรู้สึก: ทำไมจึงควรใช้

เมื่อทุกอย่างเปลี่ยนไปทางออนไลน์ แบรนด์ต่างๆ ได้เริ่มให้ความสำคัญสูงสุดกับการ วิเคราะห์ความ คิดเห็น สุจริตเป็นประตูเดียวในการทำความเข้าใจฐานลูกค้ารวมถึงความคาดหวังจากแบรนด์อย่างถี่ถ้วน การรับฟังจากโซเชียลมีเดียสามารถช่วยให้องค์กรจากทุกโดเมนเข้าใจถึงความคับข้องใจและข้อกังวลของลูกค้า ซึ่งในที่สุดจะช่วยให้องค์กรสามารถขยายบริการของตนได้ การ วิเคราะห์ความคิดเห็น ช่วยให้แบรนด์สามารถจัดการกับปัญหาหรือข้อกังวลของลูกค้าได้
ตามที่ นักวิจัยบางคน การ วิเคราะห์ ความเชื่อมั่น ของข้อมูล Twitter สามารถช่วยในการทำนายการเคลื่อนไหวของตลาดหุ้น การวิจัยแสดงให้เห็นว่าบทความข่าวและโซเชียลมีเดียสามารถมีอิทธิพลอย่างมากต่อตลาดหุ้น ข่าวที่มีทัศนคติเชิงบวกโดยรวมนั้นสัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นอย่างมากของราคาแม้ว่าจะเป็นช่วงเวลาสั้นๆ ในทางกลับกัน ข่าวเชิงลบจะเชื่อมโยงกับราคาที่ลดลง – แต่มีผลกระทบยาวนานกว่า
ตามหลักการแล้ว การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น สามารถนำมาใช้โดยแบรนด์ใดๆ ที่ต้องการ:

• • กำหนดเป้าหมายเฉพาะบุคคลเพื่อปรับปรุงบริการของพวกเขา

• • ติดตามความรู้สึกและอารมณ์ของลูกค้าเมื่อเวลาผ่านไป

• • กำหนดว่ากลุ่มลูกค้าใดที่ให้ความสำคัญกับแบรนด์ของคุณมากกว่ากัน

• • ติดตามการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้ใช้ที่สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงในผลิตภัณฑ์ของคุณ

• ค้นหาผู้สนับสนุนหลักและผู้ว่าของคุณ

เห็นได้ชัดว่า การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นมากเกี่ยวกับลูกค้าของตน องค์กรสามารถปรับกลยุทธ์ทางการตลาดของตนได้โดยขึ้นอยู่กับว่าลูกค้าตอบสนองอย่างไร การ วิเคราะห์ความคิดเห็น ยังช่วยให้องค์กรวัด ROI ของแคมเปญการตลาดและปรับปรุงการบริการลูกค้าได้ เนื่องจาก การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ช่วยให้องค์กรสามารถแอบดูอารมณ์ของลูกค้าได้ พวกเขาจึงสามารถรับรู้ถึงวิกฤตใดๆ ก็ตามที่จะมาถึงทันเวลา และจัดการตามนั้น
Neural Networks: แอปพลิเคชั่นในโลกแห่งความจริง

สรุปแล้ว…
ทุกวันนี้แบรนด์ใหญ่ๆ ทุกแบรนด์ต้องอาศัยการรับฟังจากโซเชียลมีเดียเป็นอย่างมากเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวม หากคุณเป็นหนึ่งในผู้สนใจและต้องการสำรวจหัวข้อนี้ในเชิงลึก เราขอแนะนำให้คุณอ่านอัลกอริทึมประเภทต่างๆ (ที่เราได้แสดงไว้ในภาพก่อนหน้านี้) และการใช้งาน Sentiment Analysis ในรายละเอียดเพิ่มเติม

นอกจากนี้ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Machine Learning ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการบ้านมากกว่า 30 รายการ IIIT -B สถานะศิษย์เก่า 5+ โครงการหลักที่ปฏิบัติได้จริง & ความช่วยเหลืองานกับ บริษัท ชั้นนำ