Tipos de análise de sentimento e onde usá-la

Suponha que você esteja navegando no feed do Instagram e se depare com um anúncio de produto que estava procurando recentemente. Ou você já se perguntou como empresas como Netflix ou YouTube sabem exatamente qual conteúdo melhor atende às suas preferências? Tudo é possível através do poder da análise de sentimento!

Portanto, neste blog, daremos uma olhada nos diferentes tipos de métodos de análise de sentimento disponíveis hoje e entenderemos por que a análise de sentimento é importante. Também descobriremos algumas das muitas maneiras interessantes pelas quais as empresas as realizam.

O que é análise de sentimento?

A análise de sentimento refere-se ao exame de texto digital que usa ML (aprendizado de máquina) e PNL (processo de linguagem natural) para identificar as informações subjetivas de qualquer texto. Ajuda a determinar o tom da mensagem, como se ela é negativa, positiva ou neutra. Este tipo de análise de texto de sentimento também é conhecido como Mineração de Opinião.

Também é importante entender vários tipos de análise de sentimento e explorar qual é a melhor de acordo com suas necessidades.

Tipos de análise de sentimento

Existem diferentes tipos de técnicas de análise de sentimento que são usadas para compreender e analisar as emoções humanas em vários contextos. Estes são:

• Análise de sentimento baseada em aspectos.
• Análise de sentimento baseada em intenção.
• Análise de sentimento refinada e
• Detecção de emoções.

Agora, vamos dar uma olhada em todos eles para entender claramente o que são exatamente esses tipos: -

Análise de sentimento baseada em aspectos

A análise de sentimento baseada em aspectos é uma técnica poderosa usada para compreender e avaliar as opiniões dos clientes sobre aspectos ou características específicas de um produto ou serviço.

Por exemplo, se uma empresa vende telefones celulares, ela pode usar esse tipo de análise para qualquer aspecto da qualidade da tela de um smartphone, como qualidade da tela, RAM, processador, etc. de qualquer telefone celular.

Análise de sentimento baseada em intenção

Assim como o nome sugere, a análise de sentimento baseada na intenção é um dos tipos de análise de sentimento que se concentra nas verdadeiras intenções do feedback do cliente. Vai além da análise de sentimento tradicional. Embora a análise de sentimento se concentre em compreender se um trecho de texto expressa emoções positivas, negativas ou neutras, a análise de sentimento baseada na intenção se aprofunda e revela as intenções por trás dessas emoções. O objetivo é determinar como alguém se sente e por que se sente assim.

Por exemplo, imagine que um cliente postou uma avaliação em um site de comércio eletrônico dizendo que está muito insatisfeito com seu produto! A princípio, parece um sentimento negativo. No entanto, a análise de sentimento baseada na intenção pode ir além e determinar se ele está insatisfeito com um produto defeituoso, problemas de entrega ou atendimento ao cliente deficiente. Depois que a empresa obtiver insights por meio desses tipos de algoritmos de análise de sentimento, ela poderá tomar a decisão adequada para aprimorar seus produtos ou serviços.

Análise de sentimento refinada

É um dos tipos de análise de sentimento mais simples e amplamente utilizados para compreender os sentimentos do cliente. A análise de sentimento refinada ajuda as empresas a avaliar as classificações e comentários fornecidos pelos clientes.

As empresas podem usar categorias predefinidas, como muito positivo, positivo, neutro, ruim ou muito ruim, ao analisar os sentimentos. Além disso, eles usam uma escala de avaliação para medir o feedback dos clientes.

Por exemplo, muitas empresas oferecem aos clientes que avaliem sua experiência de compra ou atendimento ao cliente em uma escala de 1 a 5 ou de 1 a 10. De 10 é muito positivo e 1 é muito ruim.

Detecção de emoções

Este tipo de análise de sentimento concentra-se na identificação e classificação de emoções específicas expressas em dados textuais. Ao analisar a linguagem utilizada e o contexto que a rodeia, estes tipos de sentimentos podem determinar se um texto transmite felicidade, tristeza, raiva, medo e muitas outras emoções.

Por exemplo, se uma pessoa escreve, fico muito animado com as próximas férias! A ferramenta de análise de sentimentos de detecção de emoções identificaria com precisão o entusiasmo e o sentimento positivo dessa pessoa.

Por que a análise de sentimento é importante?

A análise de sentimento ou mineração de opinião é uma ferramenta importante para business intelligence que ajuda as empresas a aprimorar seus produtos ou serviços. Aqui estão algumas das razões pelas quais a análise de sentimento é importante:

Insights objetivos

A análise de sentimento fornece às empresas insights objetivos sobre como seus clientes se sentem e os tipos de sentimento que eles têm sobre seus produtos ou serviços. Elimina preconceitos pessoais com a ajuda da IA ​​e garante resultados consistentes e objetivos. Isto é particularmente importante para a tomada de decisões baseadas em dados.

Melhoria de produtos e serviços

A análise de sentimento ajuda as empresas a aprimorar seus produtos e serviços com base no feedback real dos clientes. Ao identificarem os aspectos ou entidades específicas que os clientes sentem (sentimentos positivos ou negativos), as empresas podem priorizar áreas de melhoria. Este feedback é inestimável para o desenvolvimento de produtos e melhoria da qualidade.pr

Informações em tempo real

A análise de sentimento permite que as empresas monitorem e respondam aos sentimentos dos clientes à medida que evoluem. Os profissionais de marketing podem configurar o software para fornecer alertas quando sentimentos negativos forem detectados para palavras-chave ou tópicos específicos, permitindo respostas rápidas a crises ou tendências de mercado.

Vantagem competitiva

Compreender o sentimento do cliente oferece uma enorme vantagem competitiva. Ele permite que as empresas se adaptem rapidamente às mudanças nas preferências dos clientes e na dinâmica do mercado. As empresas que conseguem responder às preocupações dos clientes e fornecer produtos ou serviços alinhados com o sentimento do cliente têm mais probabilidades de ter sucesso no mercado.

O envolvimento do cliente

Uma das principais vantagens de usar a análise de sentimento é que ela ajuda a compreender os sentimentos do cliente e permite um envolvimento mais eficaz. As empresas podem chegar aos clientes, abordar as suas preocupações e transformar experiências negativas em positivas, o que melhora a retenção de clientes.

Como realizar a análise de sentimento?

Até agora, aprendemos sobre análise de sentimento, tipos de análise de sentimento e importância. Mas a questão é como você pode fazer isso? Existem algumas etapas comuns que as empresas usam para conduzir a análise.

• Coleta de dados: O primeiro passo é coletar os dados. Você pode coletar um conjunto de dados que inclua dados de texto, como avaliações de clientes, postagens em mídias sociais e feedback de clientes.
• Limpeza de texto: agora, limpe e pré-processe os dados de texto removendo ruídos, como caracteres especiais, números e sinais de pontuação. As avaliações e comentários dos clientes geralmente incluem informações desnecessárias que podem afetar seu processo de análise. Isso pode incluir:
  • Palavras irrelevantes como e, a, ou, como, mas, etc.
  • Pontuações como vírgulas, pontos desnecessários, exclamativos etc.
• Análise de dados : neste momento, você pode usar os dados coletados e executá-los por meio de algoritmos de análise de sentimento para analisá-los. A classificação de análise mais comum será negativa, positiva ou neutra, como afirmamos anteriormente. No entanto, você pode ir mais fundo para identificar sentimentos como tristeza, raiva, alegria, etc.
• Incorporação de palavras: depois de analisar os dados, você deve torná-los compreensíveis para os modelos de aprendizado de máquina. Você deve converter os dados ou frases do texto em vetores. Esta etapa é realizada basicamente por profissionais como cientistas ou analistas de dados.
• Teste e treinamento: assim que seus dados estiverem totalmente preparados, a equipe de ciência de dados treinará e testará seu modelo de aprendizado de máquina. Eles dividirão seus dados em duas partes: treinamento e teste. Quando seu modelo consegue fazer boas previsões sobre a análise, você pode usá-lo para descobrir os sentimentos.

Quais são os desafios da análise de sentimento?

Apesar dos enormes avanços em IA e ML, eles ainda estão muito atrasados ​​na compreensão das necessidades humanas. Existem muitos desafios que o aprendizado de máquina enfrenta, alguns deles são os seguintes:

Detecção de Sarcasmo

Às vezes, detectar o sarcasmo é extremamente difícil para o ML ao analisar os sentimentos de um cliente. Por exemplo, leia esta resenha - Sim, ótimo! Agora tenho que viajar 2 milhas para receber meu pacote.

O que a revisão implica? O cliente usou de sarcasmo aqui e não está satisfeito com a entrega. A menos que o ML compreenda totalmente o cenário, este poderá ser sinalizado como um comentário positivo.

Detecção de Negação

Se uma frase inclui não, nenhum, não-, não-, dis- etc., significa simplesmente que o sentimento geral é positivo. Por exemplo, este produto não está em desvantagem! O algoritmo pode classificar esta afirmação como negativa, mas na verdade é um feedback positivo para o produto.

Portanto, os atuais tipos de algoritmos de análise de sentimento podem não ser totalmente capazes de classificar a negação na análise de sentimento.

Usos de emojis

De acordo com a Market Drive, mais de 70% das pessoas agora usam emojis ao escrever qualquer texto. Como sabemos, a análise de sentimento funciona com texto escrito, não consegue compreender totalmente o contexto de uma frase.

Por exemplo, tenho lágrimas nos olhos. Esta frase sugere que o usuário está insinuando lágrimas enquanto ri. Porém, o ML irá apenas ler a frase e ignorar o emoji, o que pode interpretar mal a frase.

Multipolaridade

Esta situação ocorre se houver mais de um sentimento em uma frase. Por exemplo, o telefone é sem dúvida incrível, mas a cor não impressiona.

Torna-se difícil para a ferramenta interpretar corretamente o sentimento. Você terá que usar a análise de sentimento baseada em aspectos para extrair completamente sua emoção.

Principais conclusões

A análise de sentimento é uma maneira incrível de determinar qual é o feedback de um cliente. Então, como estamos prestes a concluir nosso tópico, abaixo estão alguns dos pontos-chave a serem considerados:

• A análise de sentimento usa ML e PNL para avaliar o tom emocional do texto digital.
• Existem quatro tipos principais de análise de sentimento: baseada em aspecto, baseada em intenção, granularidade e detecção de emoção.
• A análise de sentimento ajuda na melhoria de produtos e serviços, identificando as áreas de melhoria com base no feedback do cliente.
• A análise de sentimento facilita um envolvimento mais personalizado com o cliente, pois as empresas podem abordar preocupações e converter experiências negativas em positivas, melhorando assim a retenção de clientes.
• Para realizar a análise de sentimento, as empresas seguem etapas importantes, incluindo coleta de dados, limpeza de texto, análise de dados usando algoritmos de análise de sentimento, incorporação de palavras e teste e treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
• Os desafios na análise de sentimentos incluem dificuldades na detecção de sarcasmo, detecção de negação, interpretação do uso de emojis e tratamento da multipolaridade em frases, o que pode afetar a precisão da classificação de sentimentos.

Perguntas frequentes