Duygu Analizi: Nedir ve Neden Önemlidir?

Fikir Madenciliği olarak da bilinen Duygu Analizi, kuruluşların müşteri tabanlarının belirli bir ürün veya hizmete nasıl tepki verdiği hakkında bilgi almasına yardımcı olan teknikleri ve süreçleri ifade eder.

Duygu Analizi özünde kelimelerin arkasındaki duyguların (yani duygular, tutumlar, görüşler, düşünceler vb.) Doğal Dil İşleme (NLP) araçlarından yararlanılarak analiz edilmesidir. NLP araçlarının ne yaptığının farkında değilseniz - hemen hemen hepsi isimde. Doğal Dil İşleme, temel araç ve teknikleri kullanarak doğal bir dili anlamayı ve oluşturmayı amaçlar.
Duyarlılık Analizi ayrıca kuruluşların bir reklam kampanyası, blog gönderisi, piyasaya sürülen ürün veya bu türden herhangi bir şey hakkında aldıkları beğeni/paylaşım/yorum sayısının çok ötesine bakmalarına yardımcı olmak için Doğal Dil İşleme ve Makine Öğrenimi'ni kullanır. Bu yazıda, Duygu Analizi hakkında derinlemesine konuşacağız . Duygu Analizi yöntemleri ve araçları hakkında konuşmaktan neden bu kadar yaygın kullanıldığını tartışmaya kadar - hepsini ele aldık!

Kariyerinizi hızlandırmak için Makine Öğrenimi'ni dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Gelişmiş Sertifika Programından çevrimiçi öğrenin .

Duygu Analizi: Arkasındaki Matematik

Sadece bir gönderiyi okumak, yazarın konuyla ilgili olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu belirlemenize izin verecektir - ancak bu, dilde iyi bilginiz varsa. Bununla birlikte, bir bilgisayarın doğal olarak konuşulan dil kavramı yoktur - bu nedenle, bu sorunu matematiğe (bilgisayar dili) ayırmamız gerekir. Bu kelimelerin ne anlama geldiğine dair herhangi bir bağlam olmadan, bir şeyin neşe, hayal kırıklığı, öfke veya başka bir şey içerip içermediğini basitçe çıkaramaz.
Duygu Analizi , Doğal Dil İşleme kullanarak bu sorunu çözer. Temel olarak, bir belge içindeki gerekli anahtar kelimeleri ve cümleleri tanır ve bu da sonunda algoritmanın belgenin duygusal durumunu sınıflandırmasına yardımcı olur.

Veri Bilimciler ve programcılar, belgeleri algoritmaya besleyen ve sonuçları müşterilerin kullanması ve anlaması için yararlı bir şekilde saklayan uygulamalar yazar.
Anahtar kelime belirleme, en basit tekniklerden biridir ve Duygu Analizi algoritmaları tarafından yaygın olarak kullanılır. Beslenen Girdi belgesi, "üzgün", "mutlu", "hayal kırıklığı", "harika", "memnun" ve benzeri bariz olumlu ve olumsuz sözcükler için baştan sona taranır.

Bir dizi Duygu Analizi algoritması vardır ve her birinin olumlu, olumsuz ve nötr olarak puanladıkları farklı kelime ve kelime öbekleri kitaplıkları vardır. Bu kütüphanelere çoğu algoritma tarafından "kelime torbası" denir.

Bu teknik yüzeyde mükemmel görünse de, bazı kesin eksiklikleri vardır. “Hizmet korkunçtu ama ortam harikaydı!” Metni düşünün. Şimdi, bu duygu, temel bir algoritmanın hesaba katabileceğinden daha karmaşıktır - hem olumlu hem de olumsuz duyguları içerir. Bu gibi durumlar için, “ama” kelimesi (veya herhangi bir karşıt bağlaç) ile karşılaşıldığında cümleyi bozan daha gelişmiş algoritmalar geliştirildi. Böylece sonuç "Hizmet korkunçtu" VE "Ama ortam harikaydı" olur.

Bu cümle şimdi iki veya daha fazla puan üretecektir (ifadede bulunan duygu sayısına bağlı olarak). Bu bireysel puanlar, bir parçanın toplam puanını bulmak için birleştirilir. Uygulamada, bu teknik İkili Duyarlılık Analizi olarak bilinir .

Hiçbir Makine Öğrenimi algoritması %100 mükemmel bir doğruluk elde edemez ve bu da farklı değildir. Doğal dilimizin karmaşıklığı nedeniyle, duygu analizi algoritmalarının çoğu en iyi ihtimalle yalnızca %80 doğrudur.

Duygu Analizi: Algoritmalar ve Araçlar

Yukarıdaki grafik, Duygu Analizi algoritmalarının sınıflandırılması hakkında size adil bir fikir verecektir . Temel olarak, iki tür Makine Öğrenimi algoritması vardır:

• ML tabanlı

Herhangi bir Makine Öğrenimi algoritmasının temel işleyişinin farkındasınız. Aynı yol, ML tabanlı duygu analizi algoritmalarında da izlenir. Bu algoritmalar, sınıflandırıcıyı bir dizi örnekle eğiterek bir model oluşturmanızı gerektirir. Bu ideal olarak, pozitif, nötr ve negatif sınıflar için ilgili örneklerle bir veri seti toplamanız, bu özellikleri örneklerden çıkarmanız ve ardından algoritmanızı bu örneklere dayalı olarak eğitmeniz gerektiği anlamına gelir. Bu algoritmalar esasen bir belgenin polaritesini hesaplamak için kullanılır.

• sözlük tabanlı

Adından da anlaşılacağı gibi, bu teknikler kelime sözlüklerini kullanır. Her kelime, duygusal kutupluluğu ve duygusal gücü ile açıklanmıştır. Bu sözlük daha sonra belgenin genel polarite puanını hesaplamak için belgeyle eşleştirilir. Bu teknikler genellikle yüksek hassasiyet, ancak düşük hatırlama sağlar.
İkisi arasından "en iyi" bir seçim yoktur, yöntem seçiminiz yalnızca eldeki soruna bağlı olmalıdır. Sözcüksel algoritmalar mükemmele yakın sonuçlara ulaşabilir, ancak bir sözlük kullanılmasını gerektirir - bu her zaman tüm dillerde mevcut değildir. Öte yandan, ML tabanlı algoritmalar da iyi sonuçlar verir, ancak etiketli veriler üzerinde kapsamlı eğitim gerektirir.
Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve Büyük Veri Arasındaki Fark!

En Çok Kullanılan Duygu Analizi Araçları

Kullanabileceğiniz birçok Duygu Analizi ve izleme aracı vardır. Bugün endüstride yaygın olarak kullanılan bu tür beş araca bakacağız:

• İnsanlarTarayıcı

  PeopleBrowsr, sektörünüzün, markanızın ve rakiplerinizin tüm sözlerini bulmanıza ve duyguları analiz etmenize yardımcı olur. Herhangi bir reklam kampanyasından önce, sırasında ve sonrasında markanızın aldığı sözleri karşılaştırmanıza olanak tanır.
  

• erimiş su

  Meltwater, gerçek zamanlı olarak etki ve duygu analizini izlemekten rakibin ayak izlerini anlamaya kadar her şeyi yapan bir sosyal medya dinleme aracıdır . Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT ve diğerleri gibi kuruluşlar, çevrimiçi varlıklarını ve etkilerini geliştirmek için Meltwater'ı kullanıyor.
  

• Google Analytics

  Google Analytics, kuruluşların abonelerini ve müşterilerini hangi kanalların etkilediğini keşfetmelerine yardımcı olur. Tüm pazarlama kampanyalarının ve çevrimiçi davranışların kayıtlarını tutan raporlar ve ek açıklamalar oluşturmalarına yardımcı olur.
  

• HootSuite

  HootSuite'in ücretsiz sürümü, kuruluşların sosyal ağlardaki varlıklarını yönetmelerine ve ölçmelerine olanak tanır. Ayda 5,99 ABD doları, sizi gelişmiş analitik özelliklerini kullanma hakkı verecek birinci sınıf bir müşteri yapacaktır.
  

• Sosyal Mansiyon

  Socialmention, markaların bloglarda, mikrobloglarda, videolarda, yer imlerinde, etkinliklerde, yorumlarda, haberlerde, hashtag'lerde ve hatta seslerde belirli anahtar kelimeler için bahsedilenleri izlemesine olanak tanıyan çok kullanışlı bir araçtır. Ayrıca, sözlerin olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığını da gösterir.

Duygu Analizi: Neden kullanılmalıdır?

Her şeyin çevrimiçi olarak değişmesiyle, Markalar Duygu Analizine büyük önem vermeye başladı . Dürüst olmak gerekirse, markadan beklentileri de dahil olmak üzere müşteri tabanlarını tam olarak anlamalarının tek yolu budur. Sosyal Medya dinleme, herhangi bir alandaki kuruluşların müşterilerinin şikayetlerini ve endişelerini anlamasına yardımcı olabilir - bu da sonunda kuruluşların hizmetlerini büyütmelerine yardımcı olur. Duyarlılık Analizi , markaların müşterilerinin tam sorunlarını veya endişelerini çözmesine yardımcı olur.
Bazı araştırmacılara göre Twitter verilerinin Duygu Analizi borsa hareketlerinin tahmininde yardımcı olabilir. Araştırmalar, haber makalelerinin ve sosyal medyanın borsayı büyük ölçüde etkileyebileceğini gösteriyor. Genel olarak olumlu duygulara sahip haberlerin, kısa bir süre için de olsa fiyatta büyük bir artışla ilgili olduğu gözlemlendi. Öte yandan, olumsuz haberlerin fiyat düşüşüyle ​​bağlantılı olduğu görülüyor - ancak daha uzun süreli etkilerle.
İdeal olarak, duygu analizi aşağıdakileri arayan herhangi bir marka tarafından kullanılabilir:

• • Hizmetlerini geliştirmek için belirli kişileri hedefleyin.

• • Zaman içinde müşteri duyarlılığını ve duygularını izleyin.

• • Hangi müşteri segmentinin markanız hakkında daha güçlü hissettiğini belirleyin.

• • Ürününüzdeki değişikliklere karşılık gelen kullanıcı davranışındaki değişiklikleri izleyin.

• Önemli destekçilerinizi ve kötüleyicilerinizi öğrenin.

Açıkçası, duygu analizi bir kuruluşa müşterileri hakkında çok ihtiyaç duyulan içgörüleri sağlar. Kuruluşlar artık pazarlama stratejilerini müşterilerin buna nasıl yanıt verdiğine bağlı olarak ayarlayabilir. Duyarlılık Analizi ayrıca kuruluşların pazarlama kampanyalarının yatırım getirisini ölçmelerine ve müşteri hizmetlerini iyileştirmelerine yardımcı olur. Duyarlılık analizi , kuruluşlara müşterilerinin duygularına gizlice bir bakış sağladığından, zamanında ortaya çıkacak herhangi bir krizin farkında olabilir ve buna göre yönetebilir.
Sinir Ağları: Gerçek Dünyadaki Uygulamalar

Sonuç olarak…
Bugünlerde aşağı yukarı her büyük marka, genel müşteri deneyimini iyileştirmek için sosyal medyayı dinlemeye büyük ölçüde güveniyor. İlgilenenlerden biriyseniz ve bu konuyu daha derinlemesine araştırmak istiyorsanız, çeşitli algoritma türlerini (daha önce bir grafikte gösterdiklerimiz) ve Duygu Analizi uygulamalarını daha ayrıntılı olarak incelemenizi öneririz.

Ayrıca, Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT sunan Makine Öğreniminde Yönetici PG Programına göz atın. -B Mezunu statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.