ประเภทของการวิเคราะห์ความรู้สึกและตำแหน่งที่จะใช้

สมมติว่าคุณกำลังเลื่อนฟีด Instagram ของคุณและพบโฆษณาผลิตภัณฑ์ที่คุณกำลังค้นหาเมื่อเร็ว ๆ นี้ หรือคุณเคยสงสัยหรือไม่ว่าบริษัทอย่าง Netflix หรือ YouTube รู้ได้อย่างไรว่าเนื้อหาใดที่เหมาะกับความต้องการของคุณมากที่สุด ทั้งหมดนี้เป็นไปได้ด้วยพลังของการวิเคราะห์ความรู้สึก!

ดังนั้น ในบล็อกนี้ เราจะมาดูวิธีวิเคราะห์ความคิดเห็นประเภทต่างๆ ที่มีอยู่ในปัจจุบัน และทำความเข้าใจว่าเหตุใดการวิเคราะห์ความรู้สึกจึงมีความสำคัญ นอกจากนี้เรายังจะค้นพบวิธีการที่น่าตื่นเต้นมากมายในการดำเนินธุรกิจเหล่านั้น

การวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึกหมายถึงการตรวจสอบข้อความดิจิทัลที่ใช้ทั้ง ML (การเรียนรู้ของเครื่อง) และ NLP (กระบวนการภาษาธรรมชาติ) เพื่อระบุข้อมูลเชิงอัตนัยจากข้อความใดๆ ช่วยกำหนดโทนของข้อความ เช่น เป็นเชิงลบ บวก หรือเป็นกลาง การวิเคราะห์ข้อความความรู้สึกประเภทนี้เรียกอีกอย่างว่า Opinion Mining

สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจการวิเคราะห์ความรู้สึกประเภทต่างๆ และสำรวจว่าประเภทใดดีที่สุดตามความต้องการของคุณ

ประเภทของการวิเคราะห์ความรู้สึก

มีเทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึกหลายประเภทที่ใช้ในการทำความเข้าใจและวิเคราะห์อารมณ์ของมนุษย์ในบริบทต่างๆ เหล่านี้คือ:

• การวิเคราะห์ความรู้สึกตามมุมมอง
• การวิเคราะห์ความรู้สึกตามเจตนา
• การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบละเอียด และ
• การตรวจจับอารมณ์

ตอนนี้เรามาดูทั้งหมดให้ละเอียดยิ่งขึ้นเพื่อทำความเข้าใจให้ชัดเจนว่าประเภทเหล่านี้คืออะไร:-

การวิเคราะห์ความรู้สึกตามมุมมอง

การวิเคราะห์ความรู้สึกตามมุมมองเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพซึ่งใช้ในการทำความเข้าใจและประเมินความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับแง่มุมหรือคุณลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์หรือบริการ

ตัวอย่างเช่น หากบริษัทขายโทรศัพท์มือถือ พวกเขาสามารถใช้การวิเคราะห์ประเภทนี้สำหรับแง่มุมใด ๆ ของคุณภาพหน้าจอ, RAM, โปรเซสเซอร์ ฯลฯ เช่นสมาร์ทโฟน ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับคุณสมบัติหรือข้อมูลจำเพาะเฉพาะ ของโทรศัพท์มือถือใดๆ

การวิเคราะห์ความรู้สึกตามเจตนา

เช่นเดียวกับชื่อที่แนะนำ การวิเคราะห์ความคิดเห็นตามความตั้งใจเป็นการวิเคราะห์ความคิดเห็นประเภทหนึ่งที่มุ่งเน้นไปที่ความตั้งใจที่แท้จริงของความคิดเห็นของลูกค้า เป็นมากกว่าการวิเคราะห์ความรู้สึกแบบดั้งเดิม ในขณะที่การวิเคราะห์ความรู้สึกมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจว่าข้อความหนึ่งๆ แสดงออกถึงอารมณ์เชิงบวก ลบ หรือเป็นกลางหรือไม่ การวิเคราะห์ความรู้สึกตามเจตนาจะเจาะลึกลงไปและเปิดเผยความตั้งใจที่อยู่เบื้องหลังอารมณ์เหล่านั้น มีจุดมุ่งหมายเพื่อพิจารณาว่าบุคคลรู้สึกอย่างไรและเหตุใดพวกเขาจึงรู้สึกเช่นนั้น

ตัวอย่างเช่น ลองนึกภาพลูกค้าโพสต์บทวิจารณ์บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซโดยบอกว่าเขาไม่พอใจกับผลิตภัณฑ์ของตนอย่างมาก! ในตอนแรกมันดูเหมือนมีความรู้สึกเชิงลบ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ความรู้สึกตามความตั้งใจสามารถดำเนินการเพิ่มเติมและตัดสินได้ว่าเขาไม่พอใจกับผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่อง ปัญหาในการจัดส่ง หรือการบริการลูกค้าที่ไม่ดีหรือไม่ เมื่อบริษัทได้รับข้อมูลเชิงลึกผ่านอัลกอริธึมการวิเคราะห์ความรู้สึกประเภทนี้แล้ว ก็สามารถตัดสินใจได้อย่างเหมาะสมเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการของตน

การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบละเอียด

เป็นหนึ่งในประเภทการวิเคราะห์ความคิดเห็นที่ง่ายที่สุดและใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในการทำความเข้าใจความรู้สึกของลูกค้า การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบละเอียดช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ประเมินการให้คะแนนและบทวิจารณ์ที่ลูกค้ามอบให้ได้

ธุรกิจสามารถใช้หมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น เชิงบวกมาก เชิงบวก เป็นกลาง แย่ หรือแย่มาก ในขณะที่วิเคราะห์ความรู้สึก นอกจากนี้ พวกเขายังใช้ระดับการให้คะแนนเพื่อวัดผลตอบรับจากลูกค้า

ตัวอย่างเช่น หลายบริษัทเสนอให้ลูกค้าให้คะแนนประสบการณ์การช้อปปิ้งของตน หรือการบริการลูกค้าตั้งแต่ระดับ 1 ถึง 5 หรือ 1 ถึง 10 โดย 10 ถือว่าเป็นบวกมากและ 1 ถือว่าแย่มาก

การตรวจจับอารมณ์

การวิเคราะห์ความรู้สึกประเภทนี้มุ่งเน้นไปที่การระบุและจำแนกอารมณ์เฉพาะที่แสดงออกมาในข้อมูลที่เป็นข้อความ โดยการวิเคราะห์ภาษาที่ใช้และบริบทโดยรอบ ประเภทความรู้สึกเหล่านี้สามารถระบุได้ว่าข้อความสื่อถึงความสุข ความเศร้า ความโกรธ ความกลัว และอารมณ์อื่นๆ อีกมากมายหรือไม่

ตัวอย่างเช่น ถ้ามีคนเขียน ฉันตื่นเต้นมากกับวันหยุดที่กำลังจะมาถึง! เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกในการตรวจจับอารมณ์จะระบุความตื่นเต้นและความรู้สึกเชิงบวกของบุคคลนั้นได้อย่างแม่นยำ

เหตุใดการวิเคราะห์ความรู้สึกจึงมีความสำคัญ?

การวิเคราะห์ความรู้สึกหรือการขุดความคิดเห็นเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการของตนได้ ต่อไปนี้คือเหตุผลบางประการว่าทำไมการวิเคราะห์ความรู้สึกจึงมีความสำคัญ:

ข้อมูลเชิงลึกวัตถุประสงค์

การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นกลางเกี่ยวกับความรู้สึกของลูกค้าและประเภทของความรู้สึกที่พวกเขามีเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของตน ขจัดอคติส่วนบุคคลด้วยความช่วยเหลือของ AI และรับรองผลลัพธ์ที่สอดคล้องและเป็นกลาง นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล

การปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ

การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของตนตามความคิดเห็นของลูกค้าจริงได้ เมื่อพวกเขาระบุแง่มุมหรือเอนทิตีเฉพาะที่ลูกค้ารู้สึก (ความรู้สึกเชิงบวกหรือเชิงลบ) ธุรกิจต่างๆ สามารถจัดลำดับความสำคัญของการปรับปรุงได้ ความคิดเห็นนี้มีค่าอย่างยิ่งต่อการพัฒนาผลิตภัณฑ์และการปรับปรุงคุณภาพ

ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถตรวจสอบและตอบสนองต่อความรู้สึกของลูกค้าในขณะที่พวกเขาพัฒนาไป นักการตลาดสามารถกำหนดค่าซอฟต์แวร์ให้แจ้งเตือนเมื่อตรวจพบความรู้สึกเชิงลบสำหรับคำสำคัญหรือหัวข้อเฉพาะ ช่วยให้สามารถตอบสนองต่อวิกฤติหรือแนวโน้มของตลาดได้อย่างรวดเร็ว

ความได้เปรียบทางการแข่งขัน

การเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าทำให้เกิดความได้เปรียบทางการแข่งขันอย่างมาก ช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงความต้องการของลูกค้าและการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างรวดเร็ว ธุรกิจที่สามารถจัดการข้อกังวลของลูกค้าและส่งมอบผลิตภัณฑ์หรือบริการที่สอดคล้องกับความรู้สึกของลูกค้ามีแนวโน้มที่จะประสบความสำเร็จในตลาดมากขึ้น

การมีส่วนร่วมของลูกค้า

ข้อดีที่สำคัญประการหนึ่งของการใช้การวิเคราะห์ความคิดเห็นคือช่วยให้เข้าใจความรู้สึกของลูกค้าและช่วยให้มีส่วนร่วมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น บริษัทต่างๆ สามารถเข้าถึงลูกค้า จัดการกับข้อกังวลของพวกเขา และเปลี่ยนประสบการณ์เชิงลบให้กลายเป็นประสบการณ์เชิงบวก ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการรักษาลูกค้า

จะทำการวิเคราะห์ความรู้สึกได้อย่างไร?

จนถึงตอนนี้ เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ความรู้สึก ประเภทของการวิเคราะห์ความรู้สึก และความสำคัญแล้ว แต่คำถามคือคุณสามารถแสดงมันได้อย่างไร? มีขั้นตอนทั่วไปบางขั้นตอนที่ธุรกิจใช้ในการวิเคราะห์

• การรวบรวมข้อมูล: ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมข้อมูล คุณสามารถรวบรวมชุดข้อมูลที่มีข้อมูลข้อความ เช่น บทวิจารณ์ของลูกค้า โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และคำติชมจากลูกค้า
• การขัดข้อความ: ตอนนี้ ทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลข้อความล่วงหน้าโดยลบสัญญาณรบกวน เช่น อักขระพิเศษ ตัวเลข และเครื่องหมายวรรคตอน บทวิจารณ์และคำติชมของลูกค้ามักมีข้อมูลที่ไม่จำเป็นซึ่งอาจส่งผลต่อกระบวนการวิเคราะห์ของคุณ สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึง:
  • คำหยุด เช่น และ, a, หรือ, อย่างไร, แต่, ฯลฯ
  • เครื่องหมายวรรคตอน เช่น เครื่องหมายจุลภาค มหัพภาคที่ไม่จำเป็น อัศเจรีย์ ฯลฯ
• การวิเคราะห์ข้อมูล : ในขณะนี้ คุณสามารถใช้ข้อมูลที่รวบรวมและเรียกใช้ผ่านอัลกอริธึมการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อวิเคราะห์ได้ การจำแนกประเภทของการวิเคราะห์ที่พบบ่อยที่สุดจะเป็นเชิงลบ บวก หรือเป็นกลาง ตามที่เราระบุไว้ก่อนหน้านี้ อย่างไรก็ตาม คุณสามารถเจาะลึกลงไปเพื่อระบุความรู้สึกต่างๆ เช่น ความเศร้า ความโกรธ ความสุข ฯลฯ
• การฝังคำ: หลังจากที่คุณวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว คุณต้องทำให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเข้าใจได้ คุณต้องแปลงข้อมูลข้อความหรือวลีให้เป็นเวกเตอร์ ขั้นตอนนี้โดยทั่วไปแล้วทำโดยผู้เชี่ยวชาญ เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิเคราะห์ข้อมูล
• การทดสอบและการฝึกอบรม: เมื่อข้อมูลของคุณได้รับการจัดเตรียมอย่างเต็มที่แล้ว ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะฝึกอบรมและทดสอบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของคุณ พวกเขาจะแบ่งข้อมูลของคุณออกเป็นสองส่วนสำหรับสิ่งนี้ ได้แก่ การฝึกอบรมและการทดสอบ เมื่อแบบจำลองของคุณสามารถคาดการณ์ได้ดีเกี่ยวกับการวิเคราะห์ คุณสามารถใช้แบบจำลองนี้เพื่อหาความรู้สึกได้

ความท้าทายในการวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร?

แม้จะมีความก้าวหน้าอย่างมากใน AI และ ML แต่ก็ยังล้าหลังอยู่ในขณะที่เข้าใจความต้องการของมนุษย์ มีความท้าทายมากมายที่การเรียนรู้ของเครื่องต้องเผชิญ โดยบางส่วนมีดังต่อไปนี้:

การตรวจจับการเสียดสี

บางครั้งการตรวจจับการเสียดสีเป็นเรื่องยากมากสำหรับ ML ในขณะที่วิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า ตัวอย่างเช่น อ่านบทวิจารณ์นี้ - ใช่แล้ว เยี่ยมมาก! ตอนนี้ฉันต้องเดินทาง 2 ไมล์เพื่อรับพัสดุ

การทบทวนหมายถึงอะไร? ลูกค้าใช้ถ้อยคำประชดที่นี่และเขาไม่พอใจกับการจัดส่ง เว้นแต่ ML จะเข้าใจสถานการณ์นี้อย่างครบถ้วน ก็อาจถูกทำเครื่องหมายว่าเป็นความคิดเห็นเชิงบวก

การตรวจจับการปฏิเสธ

หากประโยคประกอบด้วย not, none, non-, un-, dis- ฯลฯ ก็หมายความว่าความรู้สึกโดยรวมนั้นเป็นเชิงบวก ตัวอย่างเช่น ผลิตภัณฑ์นี้ไม่มีข้อเสียเลย! อัลกอริทึมอาจจัดประเภทข้อความนี้เป็นเชิงลบ แต่จริงๆ แล้วเป็นการตอบรับเชิงบวกสำหรับผลิตภัณฑ์

ดังนั้น ประเภทอัลกอริธึมการวิเคราะห์ความรู้สึกในปัจจุบันอาจไม่สามารถจำแนกประเภทการปฏิเสธในการวิเคราะห์ความรู้สึกได้อย่างสมบูรณ์

การใช้อีโมจิ

จากข้อมูลของ Market Drive ผู้คนมากกว่า 70% ใช้อิโมจิขณะเขียนข้อความใดๆ ดังที่เราทราบ การวิเคราะห์ความรู้สึกทำงานร่วมกับข้อความที่เป็นลายลักษณ์อักษร แต่ก็ไม่สามารถเข้าใจบริบทของประโยคได้ทั้งหมด

เช่น ฉันมีน้ำตาไหล ประโยค นี้ บ่งบอกว่าผู้ใช้กำลังร้องไห้ขณะหัวเราะ อย่างไรก็ตาม ML จะอ่านเฉพาะประโยคและไม่สนใจอิโมจิ ซึ่งอาจตีความประโยคผิดโดยสิ้นเชิง

หลายขั้ว

สถานการณ์นี้จะเกิดขึ้นหากมีมากกว่าหนึ่งความรู้สึกในประโยค ตัวอย่างเช่น โทรศัพท์นั้นน่าทึ่งอย่างไม่ต้องสงสัย แต่สีก็ไม่น่าประทับใจ

มันกลายเป็นเรื่องยากสำหรับเครื่องมือที่จะตีความความรู้สึกได้อย่างถูกต้อง คุณจะต้องใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกตามแง่มุมเพื่อดึงอารมณ์ออกมาได้อย่างเต็มที่

ประเด็นที่สำคัญ

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นวิธีที่ดีเยี่ยมในการพิจารณาว่าคำติชมของลูกค้าคืออะไร ดังนั้น ในขณะที่เรากำลังจะสรุปหัวข้อของเรา ต่อไปนี้คือประเด็นสำคัญบางประการที่ควรพิจารณา:

• การวิเคราะห์ความรู้สึกใช้ ML และ NLP เพื่อประเมินน้ำเสียงทางอารมณ์ของข้อความดิจิทัล
• การวิเคราะห์ความรู้สึกมีสี่ประเภทหลัก: ตามมุมมอง, ตามเจตนา, แบบละเอียด และการตรวจจับอารมณ์
• การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการโดยระบุจุดที่ต้องปรับปรุงตามความคิดเห็นของลูกค้า
• การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยอำนวยความสะดวกในการมีส่วนร่วมของลูกค้าส่วนบุคคลมากขึ้น เนื่องจากบริษัทต่างๆ สามารถเข้าถึงเพื่อจัดการกับข้อกังวลและเปลี่ยนประสบการณ์เชิงลบให้เป็นประสบการณ์เชิงบวก ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการรักษาลูกค้า
• ในการดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึก ธุรกิจจะทำตามขั้นตอนสำคัญต่างๆ รวมถึงการรวบรวมข้อมูล การขัดข้อความ การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้อัลกอริธึมการวิเคราะห์ความรู้สึก การฝังคำ และการทดสอบและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
• ความท้าทายในการวิเคราะห์ความรู้สึก ได้แก่ ความยากในการตรวจจับการเสียดสี การตรวจจับการปฏิเสธ การตีความการใช้อิโมจิ และการจัดการประโยคที่มีหลายขั้ว ซึ่งอาจส่งผลต่อความแม่นยำของการจำแนกประเภทความรู้สึก

คำถามที่พบบ่อย