Rodzaje analizy sentymentów i gdzie ją stosować

Załóżmy, że przewijasz swój kanał na Instagramie i natrafiłeś na reklamę produktu, którego ostatnio szukałeś. A może zastanawiałeś się kiedyś, skąd firmy takie jak Netflix czy YouTube wiedzą dokładnie, jakie treści najlepiej odpowiadają Twoim preferencjom? To wszystko jest możliwe dzięki sile analizy nastrojów!

Dlatego na tym blogu przyjrzymy się różnym dostępnym obecnie metodom analizy nastrojów i zrozumiemy, dlaczego analiza nastrojów jest ważna. Odkryjemy także niektóre z wielu ekscytujących sposobów, w jakie firmy je realizują.

Czym jest analiza sentymentów?

Analiza nastrojów odnosi się do badania tekstu cyfrowego, w którym wykorzystuje się zarówno ML (uczenie maszynowe), jak i NLP (proces języka naturalnego) w celu zidentyfikowania subiektywnych informacji z dowolnego tekstu. Pomaga określić ton komunikatu, na przykład czy jest on negatywny, pozytywny czy neutralny. Ten typ analizy tekstu nastrojów jest również nazywany eksploracją opinii.

Ważne jest również zrozumienie różnych rodzajów analizy nastrojów i zbadanie, która z nich jest najlepsza w zależności od potrzeb.

Rodzaje analizy sentymentów

Istnieją różne rodzaje technik analizy nastrojów, które są wykorzystywane do zrozumienia i analizowania ludzkich emocji w różnych kontekstach. To są:

• Analiza nastrojów oparta na aspektach.
• Analiza nastrojów oparta na intencjach.
• Drobnoziarnista analiza nastrojów i
• Wykrywanie emocji.

Przyjrzyjmy się teraz bliżej wszystkim z nich, aby jasno zrozumieć, czym dokładnie są te typy: -

Analiza nastrojów oparta na aspektach

Analiza nastrojów oparta na aspektach to potężna technika używana do zrozumienia i oceny opinii klientów na temat konkretnych aspektów lub cech produktu lub usługi.

Na przykład, jeśli firma sprzedaje telefony komórkowe, może zastosować tego typu analizę do dowolnego aspektu smartfona, np. jakości ekranu, pamięci RAM, procesora itp. Może to pomóc firmie zrozumieć, co klienci myślą o konkretnych funkcjach lub specyfikacjach dowolnego telefonu komórkowego.

Analiza nastrojów oparta na intencjach

Jak sama nazwa wskazuje, analiza nastrojów oparta na intencjach jest jednym z rodzajów analizy nastrojów, który koncentruje się na prawdziwych intencjach zawartych w informacjach zwrotnych od klientów. Wykracza poza tradycyjną analizę nastrojów. Podczas gdy analiza nastrojów koncentruje się na zrozumieniu, czy fragment tekstu wyraża emocje pozytywne, negatywne czy neutralne, analiza nastrojów oparta na intencjach sięga głębiej i odkrywa intencje stojące za tymi emocjami. Ma na celu określenie, jak dana osoba się czuje i dlaczego tak się czuje.

Wyobraźmy sobie na przykład, że klient umieścił recenzję w witrynie handlu elektronicznego, stwierdzając, że jest bardzo niezadowolony z jego produktu! Na początku wygląda to na negatywne nastawienie. Jednak analiza nastrojów oparta na intencjach może pójść dalej i ustalić, czy jest on niezadowolony z wadliwego produktu, problemów z dostawą lub złej obsługi klienta. Gdy firma uzyska wiedzę dzięki tego typu algorytmom analizy nastrojów, może podjąć właściwą decyzję o udoskonaleniu swoich produktów lub usług.

Drobnoziarnista analiza nastrojów

Jest to jeden z najprostszych i najczęściej używanych typów analizy nastrojów, pozwalający poznać nastroje klienta. Szczegółowa analiza nastrojów pomaga firmom ocenić oceny i recenzje wystawiane przez klientów.

Analizując nastroje, firmy mogą korzystać z predefiniowanych kategorii, takich jak bardzo pozytywne, pozytywne, neutralne, słabe lub bardzo słabe. Ponadto używają skali ocen do pomiaru opinii klientów.

Na przykład wiele firm oferuje klientom ocenę ich doświadczeń zakupowych lub obsługi klienta w skali od 1 do 5 lub od 1 do 10. Od 10 oznacza bardzo pozytywnie, a 1 oznacza bardzo słabo.

Detekcja emocji

Ten rodzaj analizy sentymentów skupia się na identyfikacji i klasyfikacji konkretnych emocji wyrażonych w danych tekstowych. Analizując używany język i otaczający go kontekst, te typy uczuć mogą określić, czy tekst przekazuje szczęście, smutek, złość, strach i wiele innych emocji.

Na przykład, jeśli ktoś pisze, jestem bardzo podekscytowany nadchodzącymi wakacjami! Narzędzie do analizy nastrojów polegające na wykrywaniu emocji dokładnie identyfikuje podekscytowanie i pozytywne nastroje tej osoby.

Dlaczego analiza nastrojów jest ważna?

Analiza nastrojów lub eksploracja opinii to ważne narzędzie analizy biznesowej, które pomaga firmom ulepszać ich produkty lub usługi. Oto kilka powodów, dla których analiza nastrojów jest ważna:

Obiektywne spostrzeżenia

Analiza nastrojów zapewnia firmom obiektywny wgląd w odczucia klientów i rodzaje nastrojów, jakie mają w stosunku do swoich produktów lub usług. Eliminuje osobiste uprzedzenia za pomocą sztucznej inteligencji i zapewnia spójne i obiektywne wyniki. Jest to szczególnie ważne przy podejmowaniu decyzji w oparciu o dane.

Udoskonalanie produktów i usług

Analiza nastrojów pomaga firmom ulepszać swoje produkty i usługi w oparciu o prawdziwe opinie klientów. Kiedy identyfikują konkretne aspekty lub podmioty odczuwane przez klientów (pozytywne lub negatywne odczucia), firmy mogą ustalić priorytety obszarów wymagających poprawy. Te opinie są bezcenne dla rozwoju produktu i poprawy jakości.pr

Wgląd w czasie rzeczywistym

Analiza nastrojów umożliwia firmom monitorowanie nastrojów klientów i reagowanie na nie w miarę ich ewolucji. Marketerzy mogą skonfigurować oprogramowanie tak, aby wyświetlało alerty w przypadku wykrycia negatywnych opinii w odniesieniu do określonych słów kluczowych lub tematów, umożliwiając szybkie reagowanie na kryzysy lub trendy rynkowe.

Przewaga konkurencyjna

Zrozumienie nastrojów klientów zapewnia ogromną przewagę konkurencyjną. Pozwala firmom szybko dostosować się do zmieniających się preferencji klientów i dynamiki rynku. Firmy, które potrafią odpowiedzieć na obawy klientów i dostarczać produkty lub usługi zgodne z nastrojami klientów, mają większe szanse na sukces rynkowy.

Zaangażowanie klienta

Jedną z głównych zalet stosowania analizy nastrojów jest to, że pomaga ona zrozumieć nastroje klientów i pozwala na bardziej efektywne zaangażowanie. Firmy mogą docierać do klientów, rozwiewać ich obawy i zamieniać negatywne doświadczenia w pozytywne, co poprawia utrzymanie klientów.

Jak przeprowadzić analizę nastrojów?

Do tej pory poznaliśmy analizę nastrojów, rodzaje analizy nastrojów i znaczenie. Pytanie jednak brzmi, jak to zrobić? Istnieje kilka typowych kroków stosowanych przez firmy w celu przeprowadzenia analizy.

• Zbieranie danych: Pierwszym krokiem jest zebranie danych. Możesz zebrać zbiór danych zawierający dane tekstowe, takie jak recenzje klientów, wpisy w mediach społecznościowych i opinie klientów.
• Czyszczenie tekstu: Teraz wyczyść i wstępnie przetwórz dane tekstowe, usuwając szumy, takie jak znaki specjalne, cyfry i znaki interpunkcyjne. Opinie i opinie klientów często zawierają niepotrzebne informacje, które mogą mieć wpływ na proces analizy. Mogą one obejmować:
  • Słowa stop takie jak i, a, lub, jak, ale itp.
  • Znaki interpunkcyjne, takie jak przecinki, niepotrzebne kropki, wykrzykniki itp.
• Analiza danych : W tej chwili możesz wykorzystać zebrane dane i poddać je algorytmom analizy nastrojów w celu ich analizy. Najpowszechniejsza klasyfikacja analizy będzie negatywna, pozytywna lub neutralna, jak powiedzieliśmy wcześniej. Możesz jednak sięgnąć głębiej, aby zidentyfikować uczucia takie jak smutek, złość, radość itp.
• Osadzanie słów: Po przeanalizowaniu danych należy uczynić je zrozumiałymi dla modeli uczenia maszynowego. Musisz przekonwertować dane tekstowe lub frazy na wektory. Ten krok jest zasadniczo wykonywany przez specjalistów, takich jak badacze danych lub analitycy danych.
• Testowanie i szkolenie: gdy dane będą w pełni przygotowane, zespół analityki danych przeszkoli i przetestuje Twój model uczenia maszynowego. W tym celu podzielą Twoje dane na dwie części – szkolenie i testowanie. Jeśli Twój model potrafi dobrze przewidzieć analizę, możesz go użyć do określenia nastrojów.

Jakie są wyzwania związane z analizą nastrojów?

Pomimo ogromnych postępów w AI i ML, wciąż pozostają daleko w tyle, jeśli chodzi o zrozumienie ludzkich potrzeb. Przed uczeniem maszynowym stoi wiele wyzwań, niektóre z nich są następujące:

Wykrywanie sarkazmu

Czasami wykrycie sarkazmu jest dla ML niezwykle trudne podczas analizy nastrojów klienta. Na przykład przeczytaj tę recenzję - Tak, świetnie! Teraz muszę dojechać 2 km, żeby odebrać paczkę.

Co wynika z przeglądu? Klient użył tutaj sarkazmu i nie jest zadowolony z dostawy. Jeśli ML w pełni nie zrozumie scenariusza, może zostać oznaczony jako komentarz pozytywny.

Wykrywanie negacji

Jeśli zdanie zawiera nie, ani, nie, un-, dis- itp., oznacza to po prostu, że ogólne nastawienie jest pozytywne. Na przykład ten produkt nie jest w żadnej niekorzystnej sytuacji! Algorytm może zakwalifikować to stwierdzenie jako negatywne, jednak w rzeczywistości stanowi ono pozytywną informację zwrotną dla produktu.

Zatem obecne typy algorytmów analizy tonacji mogą nie być w pełni zdolne do klasyfikowania negacji w analizie tonacji.

Zastosowania Emoji

Według Market Drive ponad 70% ludzi używa obecnie emoji podczas pisania dowolnego tekstu. Jak wiemy, analiza sentymentów działa na tekście pisanym, nie jest w stanie w pełni zrozumieć kontekstu zdania.

Na przykład mam łzy w oczach. To zdanie sugeruje, że użytkownik podczas śmiechu sugeruje łzy. Jednak ML przeczyta tylko zdanie i zignoruje emoji, co może całkowicie błędnie zinterpretować zdanie.

Wielobiegunowość

Taka sytuacja ma miejsce, jeśli w zdaniu występuje więcej niż jedno zdanie. Na przykład telefon jest niewątpliwie niesamowity, ale kolor nie robi wrażenia.

Narzędzie staje się trudne do prawidłowej interpretacji sentymentu. Będziesz musiał użyć analizy nastrojów opartej na aspektach, aby w pełni wydobyć emocje.

Kluczowe dania na wynos

Analiza sentymentów to niesamowity sposób na określenie opinii klienta. Skoro już mamy zakończyć nasz temat, poniżej przedstawiamy kilka kluczowych punktów do rozważenia:

• Analiza sentymentu wykorzystuje ML i NLP do oceny emocjonalnego tonu tekstu cyfrowego.
• Istnieją cztery główne typy analizy nastrojów: oparta na aspektach, oparta na intencjach, szczegółowa i wykrywająca emocje.
• Analiza nastrojów pomaga w ulepszaniu produktów i usług, wskazując obszary wymagające poprawy w oparciu o opinie klientów.
• Analiza nastrojów ułatwia bardziej spersonalizowane zaangażowanie klientów, ponieważ firmy mogą docierać do nich, aby rozwiać ich wątpliwości i przekształcić negatywne doświadczenia w pozytywne, poprawiając w ten sposób utrzymanie klientów.
• Aby przeprowadzić analizę nastrojów, firmy wykonują kluczowe kroki, obejmujące gromadzenie danych, oczyszczanie tekstu, analizę danych przy użyciu algorytmów analizy nastrojów, osadzanie słów oraz testowanie i trenowanie modeli uczenia maszynowego.
• Wyzwania związane z analizą nastrojów obejmują trudności w wykrywaniu sarkazmu, wykrywaniu zaprzeczeń, interpretowaniu użycia emoji i obsłudze wielobiegunowości w zdaniach, co może mieć wpływ na dokładność klasyfikacji nastrojów.

Często zadawane pytania