Duygu Analizi Türleri ve Nerede Kullanılacağı

Diyelim ki Instagram akışınızda geziniyorsunuz ve yakın zamanda aradığınız bir ürün reklamıyla karşılaştınız. Veya Netflix veya YouTube gibi şirketlerin tercihlerinize en uygun içeriğin tam olarak nasıl olduğunu bildiğini hiç merak ettiniz mi? Duygu analizinin gücü sayesinde bunların hepsi mümkün!

Bu blogda, günümüzde mevcut olan farklı duygu analizi yöntemlerine göz atacağız ve duygu analizinin neden önemli olduğunu anlayacağız. Ayrıca işletmelerin bunları gerçekleştirmesinin birçok heyecan verici yolundan bazılarını da keşfedeceğiz.

Duygu Analizi Nedir?

Duygu analizi, herhangi bir metindeki öznel bilgileri tanımlamak için hem ML'yi (Makine Öğrenimi) hem de NLP'yi (Doğal Dil süreci) kullanan dijital metnin incelenmesini ifade eder. Mesajın olumsuz, olumlu veya tarafsız olup olmadığı gibi tonunu belirlemeye yardımcı olur. Bu tür duygu metni analizi aynı zamanda Görüş Madenciliği olarak da bilinir.

Çeşitli duygu analizi türlerini anlamak ve ihtiyaçlarınıza göre hangisinin en iyi olduğunu keşfetmek de önemlidir.

Duygu Analizi Türleri

Çeşitli bağlamlarda insan duygularını anlamak ve analiz etmek için kullanılan farklı duygu analizi teknikleri vardır. Bunlar:

• Boyuta dayalı duygu analizi.
• Niyet bazlı duyarlılık analizi.
• İnce taneli duygu analizi ve
• Duygu tespiti.

Şimdi bu türlerin tam olarak ne olduğunu net bir şekilde anlamak için hepsine daha yakından bakalım: -

Unsur Bazlı Duygu Analizi

Boyuta dayalı duygu analizi, bir ürün veya hizmetin belirli yönleri veya özellikleri hakkındaki müşteri görüşlerini anlamak ve değerlendirmek için kullanılan güçlü bir tekniktir.

Örneğin, bir şirket cep telefonu satıyorsa, bu tür bir analizi akıllı telefonun ekran kalitesi, RAM, İşlemci vb. gibi herhangi bir yönü için kullanabilir. Bu, işletmenin, müşterilerin belirli özellikler veya spesifikasyonlar hakkında ne hissettiğini anlamasına yardımcı olabilir. herhangi bir cep telefonundan.

Niyet Tabanlı Duygu Analizi

Adından da anlaşılacağı gibi niyet temelli duygu analizi, müşteri geri bildiriminin gerçek niyetine odaklanan duygu analizi türlerinden biridir. Geleneksel duygu analizinin ötesine geçer. Duygu analizi, bir metin parçasının olumlu, olumsuz veya nötr duyguları ifade edip etmediğini anlamaya odaklanırken, niyete dayalı duygu analizi daha derine iner ve bu duyguların ardındaki niyetleri ortaya çıkarır. Birinin nasıl hissettiğini ve neden böyle hissettiğini belirlemeyi amaçlamaktadır.

Örneğin, bir müşterinin bir e-ticaret sitesinde üründen çok memnun olmadığını belirten bir yorum yayınladığını hayal edin! İlk başta olumsuz bir duygu gibi görünüyor. Ancak niyete dayalı duyarlılık analizi daha da ileri giderek hatalı bir üründen, teslimat sorunlarından veya kötü müşteri hizmetlerinden dolayı mutsuz olup olmadığını belirleyebilir. Şirket, bu tür duyarlılık analizi algoritmaları aracılığıyla içgörü elde ettikten sonra, ürün veya hizmetlerini geliştirmek için doğru kararı verebilir.

İnce Taneli Duygu Analizi

Müşterinin duygularını anlamak için en basit ve en yaygın kullanılan duygu analizi türlerinden biridir. Ayrıntılı duygu analizi, işletmelerin müşteriler tarafından sağlanan derecelendirmeleri ve yorumları değerlendirmesine yardımcı olur.

İşletmeler, duyguları analiz ederken çok olumlu, olumlu, nötr, zayıf veya çok zayıf gibi önceden tanımlanmış kategorileri kullanabilir. Ayrıca müşterilerden gelen geri bildirimleri ölçmek için bir derecelendirme ölçeği kullanıyorlar.

Örneğin, birçok şirket müşterilere alışveriş deneyimlerini veya müşteri hizmetlerini 1'den 5'e veya 1'den 10'a kadar derecelendirme olanağı sunuyor. 10 çok olumlu ve 1 çok zayıf anlamına geliyor.

Duygu Tespiti

Bu tür duygu analizi, metinsel verilerde ifade edilen belirli duyguları tanımlamaya ve sınıflandırmaya odaklanır. Bu duygu türleri, kullanılan dili ve onu çevreleyen bağlamı analiz ederek bir metnin mutluluk, üzüntü, öfke, korku ve diğer birçok duyguyu aktarıp aktarmadığını belirleyebilir.

Mesela biri yazıyorsa, yaklaşan tatilim için çok heyecanlanıyorum! Duygu algılama duyarlılık analizi aracı, o kişinin heyecanını ve olumlu duygusunu doğru bir şekilde tanımlayacaktır.

Duygu Analizi Neden Önemlidir?

Duygu analizi veya fikir madenciliği, şirketlerin ürün veya hizmetlerini geliştirmelerine yardımcı olan iş zekası için önemli bir araçtır. Duyarlılık analizinin önemli olmasının nedenlerinden bazıları şunlardır:

Nesnel Bilgiler

Duyarlılık analizi, işletmelere müşterilerinin nasıl hissettiği ve ürünleri veya hizmetleri hakkında sahip oldukları duygu türleri hakkında objektif bilgiler sağlar. Yapay zekanın yardımıyla kişisel önyargıları ortadan kaldırır ve tutarlı ve objektif sonuçlar sağlar. Bu özellikle veriye dayalı kararlar almak için önemlidir.

Ürün ve Hizmet İyileştirme

Duyarlılık analizi, şirketlerin gerçek müşteri geri bildirimlerine dayanarak ürün ve hizmetlerini geliştirmelerine yardımcı olur. İşletmeler, müşterilerin hissettiği belirli yönleri veya varlıkları (olumlu veya olumsuz duygular) belirlediklerinde iyileştirilecek alanlara öncelik verebilir. Bu geri bildirim, ürün geliştirme ve kalite iyileştirme açısından çok değerlidir.pr

Gerçek Zamanlı Analizler

Duyarlılık analizi, işletmelerin müşteri duyarlılığı geliştikçe izlemesine ve bunlara yanıt vermesine olanak tanır. Pazarlamacılar, yazılımı, belirli anahtar kelimeler veya konular için olumsuz düşünceler tespit edildiğinde uyarı verecek şekilde yapılandırabilir, böylece krizlere veya pazar eğilimlerine hızlı yanıt verilmesine olanak sağlanır.

Rekabet avantajı

Müşteri duyarlılığını anlamak büyük bir rekabet avantajı sağlar. Firmaların değişen müşteri tercihlerine ve pazar dinamiklerine hızla uyum sağlamasına olanak sağlar. Müşteri endişelerini giderebilen ve müşteri duyarlılığına uygun ürün veya hizmetler sunabilen işletmelerin pazarda başarılı olma olasılığı daha yüksektir.

Müşteri İlişkileri

Duyarlılık analizini kullanmanın en büyük avantajlarından biri, müşteri duygularının anlaşılmasına yardımcı olması ve daha etkili etkileşime olanak sağlamasıdır. Şirketler müşterilere ulaşabilir, endişelerini giderebilir ve olumsuz deneyimleri olumlu deneyimlere dönüştürebilir, bu da müşteriyi elde tutmayı artırabilir.

Duygu Analizi Nasıl Yapılır?

Şu ana kadar duygu analizini, duygu analizi türlerini ve önemini öğrendik. Ancak asıl soru bunu nasıl gerçekleştirebileceğinizdir? İşletmelerin analizi yürütmek için kullandığı bazı ortak adımlar vardır.

• Veri Toplama: İlk adım veri toplamaktır. Müşteri yorumları, sosyal medya gönderileri ve müşteri geri bildirimleri gibi metin verilerini içeren bir veri kümesi toplayabilirsiniz.
• Metin Temizleme: Artık özel karakterler, sayılar ve noktalama işaretleri gibi parazitleri kaldırarak metin verilerini temizleyin ve önceden işleyin. Müşteri incelemeleri ve geri bildirimleri genellikle analiz sürecinizi etkileyebilecek gereksiz bilgiler içerir. Bunlar şunları içerebilir:
  • Ve, a, veya, nasıl, ama vb. gibi engelleyici kelimeler.
  • Virgül, gereksiz nokta, ünlem vb. noktalama işaretleri.
• Veri Analizi : Şu anda toplanan verileri kullanabilir ve bunları analiz etmek için duygu analizi algoritmalarından geçirebilirsiniz. En yaygın analiz sınıflandırması daha önce de belirttiğimiz gibi negatif, pozitif veya nötr olacaktır. Ancak üzüntü, öfke, sevinç vb. duyguları tanımlamak için daha derine inebilirsiniz.
• Kelime Gömme: Verileri analiz ettikten sonra makine öğrenmesi modelleri için anlaşılır hale getirmelisiniz. Metin verilerini veya cümleleri vektörlere dönüştürmelisiniz. Bu adım temel olarak veri bilimcileri veya veri analistleri gibi profesyoneller tarafından gerçekleştirilir.
• Test Etme ve Eğitim: Verileriniz tamamen hazırlandıktan sonra veri bilimi ekibi, makine öğrenimi modelinizi eğitecek ve test edecektir. Bunun için verilerinizi eğitim ve test olmak üzere iki bölüme ayıracaklar. Modeliniz analiz hakkında iyi tahminler yapabildiğinde, bunu duyguları anlamak için kullanabilirsiniz.

Duyarlılık Analizinin Zorlukları Nelerdir?

Yapay zeka ve makine öğrenimindeki büyük ilerlemelere rağmen insan ihtiyaçlarını anlama konusunda hâlâ çok gerideler. Makine öğreniminin karşılaştığı birçok zorluk vardır; bunlardan bazıları şunlardır:

İğneleme Tespiti

Bazen bir müşterinin duygularını analiz ederken alaycılığı tespit etmek ML için son derece zordur. Örneğin şu incelemeyi okuyun : Evet, Harika! Şimdi paketimi almak için 2 mil yol gitmem gerekiyor.

İnceleme ne anlama geliyor? Müşteri burada alaycı bir dil kullanmış ve teslimattan memnun değil. ML senaryoyu tam olarak anlamadığı sürece olumlu bir yorum olarak işaretlenebilir.

Olumsuzluk Tespiti

Bir cümlede hayır, hiçbiri, olmayan, un-, dis- vb. yer alıyorsa bu sadece genel duygunun olumlu olduğu anlamına gelir. Mesela bu ürünün hiçbir dezavantajı yok! Algoritma bu ifadeyi olumsuz olarak sınıflandırabilir ancak aslında ürün için olumlu bir geri bildirimdir.

Dolayısıyla mevcut duygu analizi algoritma türleri, duygu analizindeki olumsuzluğu tam olarak sınıflandıramayabilir.

Emoji'nin Kullanım Alanları

Market Drive'a göre artık insanların %70'inden fazlası herhangi bir metin yazarken emoji kullanıyor. Bildiğimiz gibi duygu analizi yazılı metinle çalışır, cümlenin içeriğini tam olarak anlayamaz.

Mesela gözlerimde yaş var. Bu cümle, kullanıcının gülerken gözyaşlarını ima ettiğini akla getiriyor. Ancak ML yalnızca cümleyi okuyacak ve emojiyi görmezden gelecektir; bu da cümlenin tamamen yanlış yorumlanmasına neden olabilir.

Çok Kutupluluk

Bu durum bir cümlede birden fazla duygunun bulunması durumunda ortaya çıkar. Örneğin, telefon şüphesiz harika, ancak rengi etkileyici değil.

Aracın duyguyu doğru şekilde yorumlaması zorlaşır. Duygusunu tam olarak ortaya çıkarmak için boyuta dayalı duygu analizini kullanmanız gerekecek.

Temel Çıkarımlar

Duygu analizi, bir müşterinin geri bildiriminin ne olduğunu belirlemenin harika bir yoludur. Konumuzu tamamlamak üzereyken dikkate almamız gereken bazı önemli noktaları aşağıda sıralıyoruz:

• Duygu analizi, dijital metnin duygusal tonunu değerlendirmek için ML ve NLP'yi kullanır.
• Dört ana duyarlılık analizi türü vardır: Boyut tabanlı, Niyet tabanlı, İnce Taneli ve Duygu Algılama.
• Duyarlılık analizi, müşteri geri bildirimlerine göre iyileştirilecek alanları belirleyerek ürün ve hizmetin iyileştirilmesine yardımcı olur.
• Duygu analizi, şirketlerin endişeleri gidermek ve olumsuz deneyimleri olumlu deneyimlere dönüştürmek için ulaşabildiği ve böylece müşteriyi elde tutma oranını artırabildiği için daha kişiselleştirilmiş müşteri katılımını kolaylaştırır.
• İşletmeler, duyarlılık analizi gerçekleştirmek için veri toplama, metin temizleme, duyarlılık analizi algoritmalarını kullanarak veri analizi, kelime yerleştirme ve makine öğrenimi modellerini test etme ve eğitme gibi temel adımları takip ediyor.
• Duygu analizindeki zorluklar arasında alaycılığın tespiti, olumsuzluğun tespiti, emojilerin kullanımının yorumlanması ve cümlelerde çok kutupluluğun ele alınmasındaki zorluklar yer alır ve bu da duygu sınıflandırmasının doğruluğunu etkileyebilir.

SSS