أنواع تحليل المشاعر وأين يتم استخدامها

لنفترض أنك تقوم بتمرير موجز Instagram الخاص بك، وصادفت إعلانًا عن منتج كنت تبحث عنه مؤخرًا. أو هل سبق لك أن تساءلت كيف تعرف شركات مثل Netflix أو YouTube بالضبط ما هو المحتوى الذي يناسب تفضيلاتك؟ كل هذا ممكن من خلال قوة تحليل المشاعر!

لذلك، في هذه المدونة، سوف نلقي نظرة على أنواع مختلفة من أساليب تحليل المشاعر المتاحة اليوم ونفهم سبب أهمية تحليل المشاعر. وسوف نكتشف أيضًا بعضًا من الطرق العديدة المثيرة التي تنفذ بها الشركات هذه المهام.

ما هو تحليل المشاعر؟

يشير تحليل المشاعر إلى فحص النص الرقمي الذي يستخدم كلاً من ML (التعلم الآلي) وNLP (عملية اللغة الطبيعية) لتحديد المعلومات الشخصية من أي نص. فهو يساعد على تحديد نبرة الرسالة، مثل ما إذا كانت سلبية أو إيجابية أو محايدة. يُعرف هذا النوع من تحليل نص المشاعر أيضًا باسم تعدين الرأي.

من المهم أيضًا فهم الأنواع المختلفة لتحليل المشاعر واستكشاف الأفضل وفقًا لاحتياجاتك.

أنواع تحليل المشاعر

هناك أنواع مختلفة من تقنيات تحليل المشاعر التي تستخدم لفهم وتحليل المشاعر الإنسانية في سياقات مختلفة. هؤلاء هم:

• تحليل المشاعر على أساس الجانب.
• تحليل المشاعر على أساس النوايا.
• تحليل المشاعر الدقيقة، و
• كشف المشاعر.

الآن، دعونا نلقي نظرة فاحصة عليها جميعًا لنفهم بوضوح ما هي هذه الأنواع بالضبط: -

تحليل المشاعر على أساس الجانب

يعد تحليل المشاعر على أساس الجوانب أسلوبًا قويًا يستخدم لفهم وتقييم آراء العملاء حول جوانب أو ميزات محددة لمنتج أو خدمة.

على سبيل المثال، إذا كانت إحدى الشركات تبيع هواتف محمولة، فيمكنها استخدام هذا النوع من التحليل لأي جانب من جوانب الهاتف الذكي، مثل جودة الشاشة وذاكرة الوصول العشوائي والمعالج وما إلى ذلك. ويمكن أن يساعد ذلك الشركة على فهم ما يشعر به العملاء تجاه الميزات أو المواصفات المحددة. من أي هاتف محمول.

تحليل المشاعر على أساس النية

كما يوحي الاسم، يعد تحليل المشاعر القائم على النية أحد أنواع تحليل المشاعر التي تركز على النوايا الحقيقية لتعليقات العملاء. إنه يتجاوز تحليل المشاعر التقليدية. بينما يركز تحليل المشاعر على فهم ما إذا كان جزء من النص يعبر عن مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة، فإن تحليل المشاعر القائم على النية يتعمق أكثر ويكشف النوايا الكامنة وراء تلك المشاعر. ويهدف إلى تحديد ما يشعر به شخص ما ولماذا يشعر بهذه الطريقة.

على سبيل المثال، تخيل أن أحد العملاء نشر تعليقًا على أحد مواقع التجارة الإلكترونية يقول فيه إنه غير راضٍ جدًا عن منتجه! في البداية، يبدو الأمر وكأنه مشاعر سلبية. ومع ذلك، يمكن لتحليل المشاعر القائم على النوايا أن يذهب إلى أبعد من ذلك ويحدد ما إذا كان غير سعيد بسبب منتج معيب، أو مشكلات في التسليم، أو خدمة عملاء سيئة. بمجرد أن تكتسب الشركة رؤى من خلال هذه الأنواع من خوارزميات تحليل المشاعر، يمكنها اتخاذ القرار المناسب لتحسين منتجاتها أو خدماتها.

تحليل المشاعر الدقيقة

إنه أحد أبسط أنواع تحليل المشاعر وأكثرها استخدامًا لفهم مشاعر العميل. يساعد تحليل المشاعر الدقيقة الشركات على تقييم التقييمات والمراجعات المقدمة من العملاء.

يمكن للشركات استخدام فئات محددة مسبقًا مثل إيجابية جدًا، أو إيجابية، أو محايدة، أو فقيرة، أو سيئة جدًا أثناء تحليل المشاعر. علاوة على ذلك، يستخدمون مقياس التقييم لقياس ردود الفعل من العملاء.

على سبيل المثال، تقدم العديد من الشركات للعملاء تقييم تجربة التسوق الخاصة بهم، أو خدمات العملاء من مقياس من 1 إلى 5 أو من 1 إلى 10. من 10 يعني إيجابي جدًا و1 ضعيف جدًا.

كشف العاطفة

يركز هذا النوع من تحليل المشاعر على تحديد وتصنيف مشاعر محددة يتم التعبير عنها في البيانات النصية. ومن خلال تحليل اللغة المستخدمة والسياق المحيط بها، يمكن لأنواع المشاعر هذه تحديد ما إذا كان النص ينقل السعادة والحزن والغضب والخوف والعديد من المشاعر الأخرى.

على سبيل المثال، إذا كتب شخص ما، فأنا متحمس جدًا لإجازتي القادمة! أداة تحليل المشاعر للكشف عن المشاعر ستحدد بدقة الإثارة والمشاعر الإيجابية لذلك الشخص.

ما أهمية تحليل المشاعر؟

يعد تحليل المشاعر أو التنقيب عن الرأي أداة مهمة لذكاء الأعمال الذي يساعد الشركات على تحسين منتجاتها أو خدماتها. فيما يلي بعض الأسباب التي تجعل تحليل المشاعر مهمًا:

رؤى موضوعية

يوفر تحليل المشاعر للشركات رؤى موضوعية حول ما يشعر به عملاؤها وأنواع المشاعر التي لديهم تجاه منتجاتهم أو خدماتهم. إنه يزيل التحيز الشخصي بمساعدة الذكاء الاصطناعي ويضمن نتائج متسقة وموضوعية. وهذا مهم بشكل خاص لاتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.

تحسين المنتج والخدمة

يساعد تحليل المشاعر الشركات على تحسين منتجاتها وخدماتها بناءً على تعليقات العملاء الحقيقية. عندما يحددون الجوانب أو الكيانات المحددة التي يشعر بها العملاء (المشاعر الإيجابية أو السلبية)، يمكن للشركات إعطاء الأولوية لمجالات التحسين. هذه التعليقات لا تقدر بثمن لتطوير المنتج وتحسين الجودة

رؤى في الوقت الحقيقي

يمكّن تحليل المشاعر الشركات من مراقبة مشاعر العملاء والاستجابة لها أثناء تطورها. يمكن للمسوقين تكوين البرنامج لتقديم تنبيهات عند اكتشاف مشاعر سلبية لكلمات رئيسية أو موضوعات محددة، مما يتيح استجابات سريعة للأزمات أو اتجاهات السوق.

ميزة تنافسية

إن فهم معنويات العملاء يوفر ميزة تنافسية كبيرة. فهو يسمح للشركات بالتكيف مع تفضيلات العملاء المتغيرة وديناميكيات السوق بسرعة. من المرجح أن تنجح الشركات التي يمكنها معالجة مخاوف العملاء وتقديم منتجات أو خدمات تتماشى مع معنويات العملاء في السوق.

إشراك العملاء

إحدى المزايا الرئيسية لاستخدام تحليل المشاعر هو أنه يساعد على فهم مشاعر العملاء ويسمح بمشاركة أكثر فعالية. يمكن للشركات الوصول إلى العملاء ومعالجة مخاوفهم وتحويل التجارب السلبية إلى تجارب إيجابية، مما يحسن الاحتفاظ بالعملاء.

كيفية إجراء تحليل المشاعر؟

حتى الآن، تعلمنا عن تحليل المشاعر، وأنواع تحليل المشاعر، وأهميته. ولكن السؤال هو كيف يمكنك القيام بذلك؟ هناك بعض الخطوات الشائعة التي تستخدمها الشركات لإجراء التحليل.

• جمع البيانات: الخطوة الأولى هي جمع البيانات. يمكنك جمع مجموعة بيانات تتضمن بيانات نصية، مثل مراجعات العملاء ومنشورات الوسائط الاجتماعية وتعليقات العملاء.
• تنقية النص: الآن، قم بتنظيف البيانات النصية ومعالجتها مسبقًا عن طريق إزالة التشويش، مثل الأحرف الخاصة والأرقام وعلامات الترقيم. غالبًا ما تتضمن مراجعات العملاء وملاحظاتهم معلومات غير ضرورية يمكن أن تؤثر على عملية التحليل الخاصة بك. يمكن أن تشمل هذه:
  • كلمات التوقف مثل و، أو، أو كيف، ولكن، وما إلى ذلك.
  • علامات الترقيم مثل الفواصل والنقاط غير الضرورية والتعجب وما إلى ذلك.
• تحليل البيانات : في هذا الوقت، يمكنك استخدام البيانات المجمعة وتشغيلها من خلال خوارزميات تحليل المشاعر لتحليلها. التصنيف الأكثر شيوعًا للتحليل سيكون سلبيًا أو إيجابيًا أو محايدًا، كما ذكرنا سابقًا. ومع ذلك، يمكنك البحث بشكل أعمق لتحديد المشاعر مثل الحزن والغضب والفرح وما إلى ذلك.
• تضمين الكلمات: بعد تحليل البيانات، عليك أن تجعلها مفهومة لنماذج التعلم الآلي. يجب عليك تحويل البيانات النصية أو العبارات إلى ناقلات. يتم تنفيذ هذه الخطوة أساسًا بواسطة محترفين مثل علماء البيانات أو محللي البيانات.
• الاختبار والتدريب: بمجرد إعداد بياناتك بالكامل، سيقوم فريق علم البيانات بتدريب واختبار نموذج التعلم الآلي الخاص بك. سيقومون بتقسيم بياناتك إلى قسمين لهذا التدريب والاختبار. عندما يتمكن نموذجك من تقديم تنبؤات جيدة حول التحليل، يمكنك استخدامه لمعرفة المشاعر.

ما هي تحديات تحليل المشاعر؟

على الرغم من التقدم الهائل في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، إلا أنهما لا يزالان متخلفين كثيرًا في فهم احتياجات الإنسان. هناك العديد من التحديات التي يواجهها التعلم الآلي، وفيما يلي بعض منها:

كشف السخرية

في بعض الأحيان يكون اكتشاف السخرية أمرًا صعبًا للغاية بالنسبة لتعلم الآلة أثناء تحليل مشاعر العميل. على سبيل المثال، اقرأ هذه المراجعة- نعم، عظيم! الآن لا بد لي من السفر مسافة ميلين للحصول على الطرد الخاص بي.

ماذا تعني المراجعة؟ استخدم العميل السخرية هنا، وهو غير سعيد بالتسليم. ما لم يفهم ML السيناريو بشكل كامل، فقد يتم وضع علامة عليه كتعليق إيجابي.

كشف النفي

إذا كانت الجملة تتضمن لا، لا، غير، غير، غير، إلخ، فهذا يعني ببساطة أن الشعور العام إيجابي. على سبيل المثال، هذا المنتج ليس في أي عيب! قد تصنف الخوارزمية هذا البيان على أنه سلبي، لكنه في الواقع عبارة عن ردود فعل إيجابية للمنتج.

لذلك، قد لا تكون أنواع خوارزمية تحليل المشاعر الحالية قادرة تمامًا على تصنيف النفي في تحليل المشاعر.

استخدامات الرموز التعبيرية

وفقًا لـ Market Drive، يستخدم أكثر من 70% من الأشخاص الآن الرموز التعبيرية أثناء كتابة أي نص. كما نعلم، يعمل تحليل المشاعر مع النص المكتوب، ولا يمكنه فهم سياق الجملة بشكل كامل.

على سبيل المثال، لدي دموع في عيني. تشير هذه الجملة إلى أن المستخدم يشير ضمنًا إلى البكاء أثناء الضحك. ومع ذلك، فإن ML سوف يقرأ الجملة ويتجاهل الرموز التعبيرية فقط، مما قد يسيء تفسير الجملة تمامًا.

متعدد الأقطاب

يحدث هذا الموقف إذا كان هناك أكثر من شعور واحد في الجملة. على سبيل المثال، الهاتف بلا شك مذهل، لكن اللون ليس مثيرًا للإعجاب.

يصبح من الصعب على الأداة تفسير المشاعر بشكل صحيح. سيتعين عليك استخدام تحليل المشاعر القائم على الجوانب لاستخراج مشاعرها بالكامل.

الماخذ الرئيسية

يعد تحليل المشاعر طريقة رائعة لتحديد ردود فعل العميل. وبما أننا على وشك الانتهاء من موضوعنا، إليك بعض النقاط الأساسية التي يجب مراعاتها:

• يستخدم تحليل المشاعر تعلم الآلة والبرمجة اللغوية العصبية لتقييم النغمة العاطفية للنص الرقمي.
• هناك أربعة أنواع رئيسية من تحليل المشاعر: تحليل المشاعر، والتحليل المبني على الجوانب، والتحليل الدقيق، والتحليل العاطفي.
• يساعد تحليل المشاعر في تحسين المنتج والخدمة من خلال تحديد مجالات التحسين بناءً على تعليقات العملاء.
• يسهل تحليل المشاعر مشاركة العملاء بشكل أكثر تخصيصًا، حيث يمكن للشركات التواصل لمعالجة المخاوف وتحويل التجارب السلبية إلى تجارب إيجابية، وبالتالي تحسين الاحتفاظ بالعملاء.
• لإجراء تحليل المشاعر، تتبع الشركات الخطوات الرئيسية، بما في ذلك جمع البيانات، وتنقية النص، وتحليل البيانات باستخدام خوارزميات تحليل المشاعر، وتضمين الكلمات، واختبار نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها.
• تشمل التحديات في تحليل المشاعر صعوبات في اكتشاف السخرية، واكتشاف النفي، وتفسير استخدام الرموز التعبيرية، والتعامل مع الأقطاب المتعددة في الجمل، مما قد يؤثر على دقة تصنيف المشاعر.

الأسئلة الشائعة