L'analyse des sentiments consiste à extraire les émotions et les sentiments d'un texte donné. Cela permet aux organisations de comprendre les significations sous-jacentes d'un message, qui peuvent être assez bien cachées. Mais comment fonctionne exactement l'analyse des sentiments et votre entreprise devrait-elle l'utiliser ?
Avant de nous plonger dans le fonctionnement de l'analyse des sentiments, nous allons voir à quel point cette analyse peut être puissante lorsqu'elle est exploitée de la bonne manière.
Nous nous souvenons tous de la campagne Nike Colin Kaepernick, n'est-ce pas ? Celle qui a provoqué des disputes pendant Thanksgiving et qui a probablement été à l'origine d'un certain nombre d'amitiés brisées ?
Si ce n'est pas le cas, voici un petit récapitulatif.
En 2018, Nike a lancé une campagne de marketing mettant en scène Colin Kaepernick, une figure controversée pour certains, qui a déclenché une tempête de feu sur les médias sociaux à l'échelle nationale.
Au cours des 12 mois qui ont précédé l'annonce de la publicité de Kaepernick par Nike, Nike bénéficie d'un sentiment positif net de 26,7% sur les médias sociaux. Cependant, le sentiment net de Nike a chuté à -4,7% après l'annonce.
Si vous étiez le directeur du marketing de Nike, vous auriez immédiatement mis fin à la campagne, n'est-ce pas ? Alors pourquoi ne l'ont-ils pas fait ?
En dépit de l'accueil apparemment négatif, Nike a fait état d'une augmentation de la consommation d'énergie de l'ordre de 1,5 % par an. augmentation des ventes de 31% et une explosion en mentions de la marque par 2,677%.
Nike s'est appuyé sur l'analyse des sentiments pour se rendre compte que, sous cette vague de sentiments négatifs, se cachait un sentiment positif non signalé de la part de ses clients cibles - des consommateurs qui comptent pour elle. Nike a accepté le pari, a poursuivi la publicité et les résultats ont parlé d'eux-mêmes.
L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'exploration d'opinion, fait référence à l'extraction des émotions (heureux, en colère), des intentions (requête, plainte, opinion, etc.) et de la positivité (négatif, neutre, positif) d'un texte.
Les utilisations courantes de l'analyse des sentiments comprennent la gestion de la réputation, la surveillance des médias sociaux, les études de marché et l'analyse du retour d'information des clients. L'analyse des sentiments est également un sous-ensemble du traitement du langage naturel (NLP), qui utilise l'IA et les ordinateurs pour étudier la linguistique.
Il est courant de voir les termes analyse des sentiments, analyse de texte et traitement du langage naturel (NLP) utilisés ensemble. Bien qu'il s'agisse de termes apparentés dans le domaine de la science des données et qu'ils puissent avoir les mêmes applications pratiques, ils ne signifient pas la même chose.
Analyse des sentiments: Comme indiqué précédemment, l'analyse des sentiments consiste à attribuer des notes (positives, négatives ou neutres) à des textes par le biais d'algorithmes automatiques. L'analyse des sentiments est également connue sous le nom d'exploration d'opinion.
Analyse de texte: Également connue sous le nom de text mining, l'analyse de texte fait référence à l'analyse de données non structurées et à l'extraction d'informations à partir de ces données, comme la génération de nuages de mots. L'analyse de texte accompagne généralement l'analyse des sentiments en raison de leur nature similaire.
Traitement du langage naturel (NLP) : Le traitement du langage naturel est un domaine de l'informatique qui s'intéresse à l'utilisation des ordinateurs pour analyser le langage humain. On peut considérer le traitement du langage naturel comme un super-ensemble de l'analyse des sentiments et de l'analyse de texte.
Il existe cinq types principaux d'analyse des sentiments, chacun se concentrant sur des aspects différents d'un ensemble de données :
La détection des émotions vise à reconnaître les émotions à travers les mots d'un texte donné, tels que la joie, la déception, la colère et la peur.
Il existe plusieurs façons de détecter les émotions dans un texte. La plus courante consiste à identifier des mots-clés et à leur attribuer des émotions sur la base d'un lexique (une liste de mots et des sentiments qui leur sont associés).
L'analyse des sentiments basée sur les aspects (ABSA), également connue sous le nom d'analyse des sentiments basée sur les caractéristiques, est le processus de reconnaissance d'aspects prédéterminés et des sentiments qui leur sont associés dans un ensemble de données.
Ces aspects varient d'une organisation à l'autre, les plus courants étant le prix, l'emballage, le design, l'UX et le service client.
L'ABSA est le plus souvent utilisé dans les évaluations de produits et de services pour déterminer les caractéristiques que les clients ont le plus appréciées ou le moins appréciées. Les organisations peuvent alors se concentrer sur les aspects spécifiques de leurs produits et services qui doivent être améliorés.
L'analyse fine du sentiment décompose les phrases en parties et extrait le sentiment de ces parties individuelles. Le sentiment est ensuite classé dans l'une des cinq catégories de polarité suivantes : très positif, positif, neutre, négatif, très négatif.
La précision de la polarité est essentielle pour interpréter les échelles d'évaluation des commentaires des clients. Par exemple, sur une échelle d'évaluation de 1 à 5 étoiles, 1 serait très négatif, tandis que 5 serait très positif. Sur une échelle d'évaluation de 1 à 10, 1 à 2 serait très négatif, tandis que 9 à 10 serait très positif.
L'analyse des sentiments à gros grain est similaire à l'analyse des sentiments à grain fin. Toutefois, l'analyse des sentiments à gros grain est différente car elle extrait les sentiments de l'ensemble des documents ou des phrases plutôt que de décomposer les phrases en différentes parties.
L'analyse des sentiments à gros grain classe les sentiments en trois catégories de polarité seulement : positif, neutre, négatif.
L'analyse multilingue des sentiments permet de collecter des données à partir de textes non anglais sans les traduire. S'appuyer sur les traductions dans les analyses multilingues peut être pratique, mais ce n'est pas fiable car les nuances linguistiques telles que la sémantique et le lexique peuvent être mélangées.
Il est facile de l'oublier, mais seulement 17% de la population mondiale parle anglaiset L'anglais ne représente que 25,9% des internautes. L'analyse multilingue des sentiments vous permet d'exploiter cette majorité manquante et de maximiser la valeur pour votre entreprise.
Plutôt que d'identifier le sentiment, l'analyse de l'intention examine les indices textuels pour déterminer s'il y a un lien entre le texte et l'intention. intention et les classe dans des catégories prédéterminées. Ces étiquettes dépendent fortement des besoins de votre entreprise et ne sont pas universelles.
Par exemple, les classificateurs d'intention pour les messages des médias sociaux peuvent être séparés en suggestion, interrogation, plainte, retour d'information, et marketing. Alors que des étiquettes plus appropriées pour l'analyse du retour d'information des clients sont les suivantes intéressés, désintéressé, souscrireet se désinscrire.
L'analyse des sentiments utilise un mélange de techniques de traitement du langage naturel (NLP), de statistiques et de méthodes d'apprentissage automatique pour déterminer automatiquement le sentiment dans un texte et sa polarité.
Les modèles d'analyse des sentiments les plus courants sont les modèles à base de règles, les modèles d'apprentissage automatique et les modèles hybrides.
Dans l'approche fondée sur des règles, l'algorithme attribue et calcule la note sentimentale d'un texte sur la base d'un ensemble de règles ou de lexiques (une liste de mots et les émotions qui leur sont associées) élaborés par l'homme.
La liste présentait déjà les scores sentimentaux correspondants pour les deux catégories négatives (terrible, terrible, mauvais) et positive (bon, génial, délicieux). L'algorithme identifie ensuite les mots polarisés et résume le sentiment global, généralement sur une échelle de -1 à +1.
Un bon modèle d'analyse du sentiment utilisant l'approche basée sur le lexique devrait intégrer l'impact de chaque sous-texte sur l'intensité perçue dans le texte au niveau de la phrase. Cinq facteurs peuvent affecter la polarité d'une phrase :
Ponctuationà savoir le point d'exclamation ( !), augmente l'ampleur de l'intensité sans modifier l'orientation sémantique.
CapitalisationL'utilisation de ALL-CAPS pour mettre l'accent sur un mot pertinent pour le sentiment en présence d'autres mots sans majuscule augmente l'intensité du sentiment sans affecter l'orientation sémantique.
Modificateurs de degré (également appelés intensificateurs, mots d'encouragement ou adverbes de degré) influencent l'intensité du sentiment en l'augmentant ou en le diminuant. Par exemple : "Il fait extrêmement chaud" : "Il fait extrêmement chaud".
Changement de polarité dû aux conjonctionsLa conjonction contrastive "mais" signale un changement de polarité du sentiment, le sentiment du texte qui suit la conjonction étant dominant. Par exemple : "Il fait chaud, mais c'est supportable : "Il fait chaud, mais c'est supportable" présente un sentiment mixte, la seconde moitié dictant l'évaluation globale.
Rattrapage Polarité Négation En examinant la séquence contiguë de 3 éléments précédant un élément lexical chargé de sentiment, nous détectons près de 90% des cas où la négation renverse la polarité du texte. Par exemple, une phrase avec négation serait : "Il ne fait pas si chaud que ça".
Investissement initial de l'effort humain : La création d'un moteur d'analyse des sentiments basé sur des règles à partir de zéro peut s'avérer ardue. La langue anglaise compte des milliers de mots, sans parler du développement de lexiques pour les moteurs d'analyse de sentiments multilingues.
Subjectivité de l'accord sur la polarité : Les désaccords sur la valence d'un mot peuvent également affecter les résultats finaux. Par exemple, si un autre chercheur attribue la même note sentimentale à atroce comme vous le feriez pour mauvaisQuel devrait être le score global du sentiment ?
Impossible de détecter le contexte : L'approche du sentiment basée sur des règles peut ne pas détecter le sarcasme et le contexte. Par exemple, l'approche du sentiment basée sur des règles peut ne pas détecter le sarcasme et le contexte, "C'est Jack qui est le chef d'équipe ? Je suis sûr qu'il fera du bon travail et qu'il ne fera pas tout foirer 😂😂😂 "peut produire un score de sentiment positif bien qu'il s'agisse d'une insulte négative et sarcastique.
Dans l'approche de l'apprentissage automatique, le moteur d'analyse des sentiments est entraîné à classer automatiquement les données textuelles avec les bonnes étiquettes. L'entraînement (apprentissage automatique supervisé et non supervisé) est généralement effectué en alimentant le moteur avec des tonnes de données textuelles pré-étiquetées.
Grâce à l'alimentation continue d'exemples pré-étiquetés, la machine peut alors apprendre la linguistique comme le ferait un humain et prédire avec précision les étiquettes des futurs ensembles de données (par exemple, cette chanson était allumée lol -> positif)
Investissement en temps et en ressources : La formation d'un algorithme d'apprentissage automatique pour atteindre des niveaux de précision satisfaisants peut prendre beaucoup de temps. L'obtention d'ensembles de données suffisants pour alimenter le moteur peut également s'avérer coûteuse.
Susceptible d'erreurs : Les systèmes d'apprentissage automatique peuvent également être imprécis, par exemple lorsqu'ils sont alimentés par des ensembles de données biaisés ou inexacts.
L'approche hybride combine à la fois l'apprentissage automatique et l'analyse des sentiments basée sur des règles pour produire des résultats plus précis. Toutefois, les modèles qui utilisent l'approche hybride impliquent les coûts d'investissement et de maintenance les plus élevés.
Depuis l'avènement de l'internet dans les années 1990, les plateformes de consommation et de médias sociaux ont évolué et sont devenues de plus en plus imbriquées dans notre vie quotidienne. À mesure que les le nombre d'utilisateurs de l'internet devrait atteindre 5,3 milliards d'ici 2023 (6% CAGR), vous ne pouvez pas ignorer la valeur considérable des données en ligne.
Les entreprises ne peuvent pas non plus ignorer l'influence des médias sociaux sur les décisions d'achat des consommateurs. Selon l'étude GlobalWebIndex54% des personnes possédant un compte sur les médias sociaux utilisent ces derniers pour rechercher des produits.
En outre, les utilisateurs des médias sociaux et les leaders d'opinion expriment leur avis sur les marques, la politique et les questions relatives aux droits de l'homme. Ces contenus générés par les utilisateurs ont une influence majeure sur le comportement des consommateurs car les clients se fient davantage au bouche-à-oreille qu'aux messages publicitaires.
Grâce à l'analyse des sentiments, les entreprises peuvent cesser de réagir passivement à l'opinion publique et prendre des mesures proactives pour façonner le sentiment général à l'égard de leur marque. L'analyse des sentiments permet aux entreprises de découvrir ce que les consommateurs et l'opinion de l'ensemble des sens derrière ces messages.
Les outils d'analyse des sentiments permettent d'analyser des milliers, voire des millions de textes en ligne en un clic. Au lieu d'examiner des tweets ou des posts Facebook individuels, les chefs d'entreprise peuvent avoir une vue d'ensemble immédiate de ce que les consommateurs pensent de leur marque.
En outre, l'analyse des sentiments est automatique, ce qui permet de réduire les coûts de main-d'œuvre et le temps consacré à la collecte des données.
L'analyse des sentiments va au-delà ce que les clients, ils fournissent des informations sur les pourquoi les clients ont ces opinions. En recherchant les intentions et la polarité des opinions, les entreprises peuvent identifier des domaines à améliorer qu'elles n'auraient peut-être jamais réalisés.
L'analyse des sentiments vous permet également de prendre des décisions fondées sur des données, pour une prise de décision plus éclairée. Sans données fiables sur lesquelles fonder vos décisions, vous tireriez dans le vide et perdriez finalement du temps et de l'argent.
L'analyse des sentiments offre de nombreuses possibilités de marketing en temps réel, c'est-à-dire de messages marketing rédigés spontanément. Les données vous étant communiquées en temps réel, l'analyse des sentiments vous permet de tirer parti des événements en vogue, voire de gérer les crises de relations publiques avant qu'elles ne se transforment en problème majeur.
L'analyse des sentiments peut également analyser à grande échelle de vastes quantités de données non structurées, par exemple des commentaires, des messages, des images et même des vidéos. Vous pouvez même intégrer certaines API d'analyse des sentiments à des logiciels de gestion de la relation client (CRM) afin d'extraire en temps réel des opinions à partir des commentaires des clients.
L'analyse des sentiments consiste essentiellement à déterminer ce que les gens pensent d'un sujet particulier. Cette technologie trouve des applications dans les entreprises, les ONG, les partis politiques et même les pays. En effet, comprendre les sentiments profonds des gens permet aux chercheurs de mieux comprendre leurs besoins.
L'écoute sociale consiste à surveiller les mentions sur les médias sociaux d'une marque ou d'un sujet lié à votre entreprise. Plutôt que de collecter des quantités massives de messages sur les médias sociaux qui mentionnent votre entreprise, l'analyse des sentiments va plus loin et met en évidence les éléments suivants pourquoi ils ont fait ces commentaires.
Vous pouvez également mener des enquêtes d'opinion sur vos concurrents et découvrir ce que les gens pensent de leur marque, de leurs produits et de leurs services. En outre, toutes ces analyses se déroulent en temps réel, ce qui vous permet de mener des stratégies de marketing plus souples.
Vous pouvez intégrer une API d'analyse des sentiments à Twitter pour extraire des opinions sur un sujet particulier. Dans cette étude d'Abdur Rasool et al, une analyse du sentiment par apprentissage automatique a été menée sur Adidas et Nike en extrayant des textes de Twitter. Leur score global de sentiment a été calculé à l'aide de techniques d'apprentissage automatique avant d'être comparé.
Les résultats ont montré que Nike et Adidas avaient une répartition similaire des sentiments - un sentiment positif global avec une majorité de sentiments neutres. Cependant, le sentiment positif est légèrement plus élevé chez Adidas que chez Nike (27,2% contre 24,5%). Cela peut être un bon ou un mauvais signe, selon l'entreprise pour laquelle vous travaillez.
En fonction de votre outil d'analyse des sentiments, vous pouvez repérer les utilisateurs ayant des sentiments neutres ou négatifs afin de les convertir en ambassadeurs positifs de votre marque. Dans l'ensemble, l'analyse des sentiments vous fournit des informations qui vous permettent de prendre des décisions éclairées afin d'améliorer votre image de marque.
En fonction de la taille de votre entreprise, il peut y avoir des centaines, voire des centaines de personnes. milliers de mentions sur les médias sociaux concernant votre marque chaque jour. Certaines de ces mentions peuvent être des questions, des plaintes ou d'autres messages négatifs.
L'absence ou la lenteur de l'engagement dans les médias sociaux peut entraîner la perte de clients fidèles et de leur valeur à vie. Pire encore, ils peuvent répandre un bouche-à-oreille négatif et dissuader d'autres personnes d'acheter chez vous.
Si une telle crise de relations publiques survient, les outils d'analyse des sentiments vous aideront à la gérer avant qu'elle ne prenne trop d'ampleur.
En 2014, Expedia Canada a lancé son service "Publicité de Noël "Escape Winter : Fear", publicité de Noël. Dans ce film, un père est terrifié par ce qu'il croit être une violente tempête de neige à l'extérieur, mais qui est en fait le son strident de sa fille jouant du violon.
Les cris odieusement bruyants et décalés sont devenus insupportables après plusieurs diffusions. La publicité a même été diffusée pendant les championnats du monde de hockey junior, ce qui n'a pas été bien accueilli.
De nombreux Canadiens se sont précipités sur les médias sociaux pour critiquer l'horrible choix de son de la publicitéLes commentaires vont jusqu'à dire "La pire publicité, elle est tellement surjouée qu'elle en devient agaçante, et je n'utiliserai probablement plus expedia simplement parce que cette publicité est si agaçante."
Expedia Canada a immédiatement réagi à ce sentiment négatif en arrêtant la publicité et en publiant deux suites. Dans l'une d'elles, le même père jette le violon hors de la maison. Dans l'autre, Expedia a invité un véritable utilisateur de médias sociaux ayant commenté la première publicité à briser le violon en morceaux.
Comme l'a montré Expedia Canada, l'analyse des sentiments vous permet de transformer des incidents embarrassants ou des crises de relations publiques en opportunités de marketing et, par conséquent, d'accroître la notoriété de votre marque.
Comme l'analyse des sentiments vise à comprendre les attitudes et les opinions des consommateurs, il est courant de l'associer à l'analyse de l'opinion publique. étude de marché. L'exploration d'opinions intervient généralement au stade de l'interprétation et de l'analyse de l'enquête. processus d'étude de marché.
Plus précisément, les spécialistes de l'étude de marché extraient des opinions à partir d'ensembles de données collectées par le biais de groupes de discussion et d'entretiens. En approfondissant les raisons pour lesquelles les participants à l'étude ont dit ce qu'ils ont dit, vous pouvez découvrir leurs problèmes, leurs besoins et leurs désirs exacts.
Peu transcription des données et logiciel de collecte de données s'accompagnent d'outils d'analyse des sentiments, et c'est l'une des façons dont nous nous différencions. Avec Speak, vous pouvez produire des transcriptions à grande échelle et analyser ces ensembles de données précises à l'aide d'outils d'analyse de texte et de sentiment - le tout dans une base de données média centralisée.
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La recherche qualitative est un type de recherche étude de marché qui se concentre sur l'obtention d'informations subjectives. Contrairement à la recherche quantitative, les données qualitatives recueillent des données non quantifiables telles que les opinions, les attitudes et les perceptions à l'égard d'un sujet.
Une grande partie de l'étude de marché consiste à transcrire les données des entretiens en vue d'analyses ultérieures. Comme l'accent est mis sur les opinions subjectives, les réponses données peuvent être assez longues.
Même les études de marché pour les petites entreprises peuvent impliquer l'analyse de dizaines d'ensembles de données qualitatives. En supposant que vous ayez interrogé 50 participants et que chaque session ait duré 30 minutes, vous aurez 25 heures d'enregistrements à examiner.
L'analyse des sentiments accélère ce processus en analysant les ensembles de données et en produisant des scores de sentiment à l'échelle. Le tableau de bord de Speak génère également des mots-clés et des sujets prédominants à partir de n'importe quelle étude de marché afin d'obtenir une vue d'ensemble des domaines clés auxquels il faut prêter attention.
Cela vous permet d'identifier rapidement les domaines clés qui pourraient nécessiter des améliorations. Pour des analyses plus précises, le tableau de bord de Speak rapporte également les sentiments des phrases individuelles, ce qui vous permet de vous concentrer sur des domaines spécifiques qui pourraient nécessiter une amélioration.
Les nuages de mots sont un excellent moyen de mettre en évidence les mots, les sujets et les phrases les plus importants d'un passage de texte en fonction de leur fréquence et de leur pertinence. Générez des nuages de mots à partir de vos données textuelles afin de créer un découpage visuel facile à comprendre pour une analyse plus approfondie. Essayez notre générateur gratuit de nuages de mots pour visualiser automatiquement les informations contenues dans vos données.
Un service client efficace est impératif pour toute entreprise. Selon une étude réalisée par Twitter, les utilisateurs s'attendent à ce que les marques répondent dans l'heure. Une heure, c'est court pour répondre à des tonnes de questions de clients, sans parler de ceux qui ont posé leur question en dehors des heures de bureau.
En outre, répondre à une plainte sur les médias sociaux peut augmenter le taux de fidélité des clients de 25%.
Les logiciels de gestion de la relation client (CRM) vous permettent de répondre immédiatement aux demandes des clients. Associé à une API d'analyse des sentiments, il vous permet d'analyser les interactions avec les clients à grande échelle et de déterminer ce qu'ils pensent de vos produits et services.
L'analyse des sentiments permet également de mettre en lumière des problèmes passés inaperçus dans vos produits et services. Grâce à l'analyse des sentiments basée sur les aspects, vous pouvez identifier les caractéristiques à améliorer ou à conserver.
Globalement, votre produit est l'élément le plus important du marketing mix, et l'analyse des sentiments vous aide à améliorer la qualité de vos produits.
Adobe est une vaste suite de logiciels appréciée par les créatifs du monde entier. Parmi ses outils remarquables figurent Adobe XD (conception UI/UX), Adobe Photoshop (éditeur graphique) et Adobe Lightroom (éditeur de photos). Le service client Twitter d'Adobe XD, en particulier, est tellement impressionnant que Twitter les a félicités sur leur blog.
En répondant de manière proactive aux questions des clients, Adobe XD (et d'autres comptes Twitter d'Adobe) ont réussi à créer une communauté de créatifs très soudée sur Twitter.
Par exemple, @AdobeXD compte près de 120 000 adeptes, un chiffre impressionnant qui reste toutefois inférieur à celui des autres comptes Twitter d'Adobe, @Lightroom (1,8 million d'adeptes) et @Photoshop (3,2 millions d'adeptes).
Compte Twitter du service clientèle général d'Adobe, @AdobeCareEn fait, Twitter recherche les mentions de sujets qui peuvent être liés à leur entreprise, dans ce cas, photoshop. Comme vous l'avez peut-être remarqué, le client n'a jamais étiqueté AdobeCare lui-même.
Cependant, grâce à une analyse proactive des sentiments et à un logiciel d'écoute sociale, AdobeCare parvient à répondre aux demandes des clients à une vitesse impressionnante.
L'analyse des sentiments trouve également des applications dans le domaine de la finance, en particulier chez les investisseurs et les day traders. Les investisseurs surveillent fréquemment les sentiment du marché - le sentiment général des investisseurs à l'égard d'un marché financier ou d'une entreprise.
Les marchés financiers sont volatils et changent toujours de manière inattendue, ce qui met à mal les day traders débutants qui espèrent s'enrichir rapidement. Les investisseurs chevronnés utiliseraient psychologie du commerce d'analyser les facteurs de sentiment du marché et de réaliser des transactions rentables.
Les deux principaux facteurs qui influencent cette volatilité sont les événements d'actualité (politique, nouvelles lois, secteur d'activité, résultats des entreprises) et les commentaires des médias sociaux.
En exploitant les outils d'analyse des sentiments, les investisseurs peuvent connaître le sentiment général d'un marché financier en temps réel et faire des prévisions sur les variations du cours des actions.
Par exemple, après que l'influenceuse des médias sociaux Kylie Jenner a posté ce tweet, le prix de l'action SNAP a chuté de 7%, ce qui s'est traduit par des pertes de $1,3 milliard en valeur de marché. À l'époque, Kylie Jenner avait 39 millions de followers, il n'est donc pas étonnant qu'un seul tweet ait eu un impact aussi important sur le sentiment du marché et le prix des actions.
Un logiciel d'analyse des sentiments signalerait immédiatement une chute soudaine des sentiments, ce qui donnerait aux investisseurs suffisamment de temps pour vendre leurs actions avant que les prix ne s'effondrent davantage.
Les hommes politiques et les organismes gouvernementaux ont souvent recours à l'analyse des sentiments pour recueillir les opinions du grand public, des électeurs et même des concurrents. Grâce à l'analyse des sentiments, vous pouvez instantanément extraire les points de douleur de millions de citoyens et y répondre pour obtenir un soutien politique.
Dans le cadre de la campagne de réélection du président Barack Obama en 2012, Obama for America a utilisé des outils d'analyse des sentiments pour extraire 5,7 millions de messages du site web de la campagne. L'algorithme a étiqueté des mots provenant de demandes de renseignements telles que sondage ou contribution sur la base de lexiques préétablis (une liste qui attribue un sentiment à un mot donné).
La Malaisie, membre de l'ANASE (Association des nations de l'Asie du Sud-Est), a tenu ses 14e élections générales en 2018. Le parti au pouvoir a toujours été le Barisan Nasional, principale coalition de partis de droite et centristes.
Cependant, Pakatan Harapan (la coalition des partis de centre-gauche) a miraculeusement remporté les 14e élections générales et a battu le Barisan Nasional lors d'une victoire écrasante. Les sentiments étaient partagés, car c'était la première fois en 61 ans que la Malaisie était gouvernée par un autre parti.
Plusieurs chercheurs ont analysé le sentiment des citoyens à l'égard du nouveau parti au pouvoir en se basant sur la méthode Naive Bayes (une méthode probabiliste). Ces chercheurs ont extrait des tweets et des hashtags pertinents pendant un mois avant de calculer le sentiment général.
Il s'avère que le sentiment du public à l'égard du Pakatan Harapan était de 30% positifs, 41% neutres et 29% négatifs - à peine positifs.
Le nouveau gouvernement s'est rapidement mis au travail et a de nouveau analysé le sentiment du public après 100 jours de mandat. Après enquête auprès de 487 000 répondantsLes résultats ont montré que le sentiment du public était "plus positif que négatif", les sentiments négatifs étant plutôt liés aux transports et à la corruption.
Ainsi, l'analyse des sentiments crée des opportunités non seulement pour les entreprises, mais aussi pour les gouvernements, afin de mieux répondre aux besoins de la population. Sans analyse des sentiments, vous risquez d'ignorer des problèmes sous-jacents et de perdre des revenus, le soutien du public ou d'autres indicateurs pertinents pour votre organisation.
En matière d'outils d'analyse des sentiments, trois options s'offrent à vous : créer votre propre outil, acheter un logiciel prêt à l'emploi ou le faire développer sur mesure par un fournisseur. Quoi qu'il en soit, vous devez vous poser plusieurs questions avant de choisir un outil d'analyse des sentiments.
Premièrement, quelle doit être la complexité des algorithmes ? Il existe plusieurs types de logiciels d'analyse des sentiments, chacun utilisant des techniques différentes pour analyser le texte. Des outils plus avancés peuvent reconnaître le sarcasme, les émoticônes et d'autres nuances linguistiques avec plus de précision, mais leur coût est plus élevé.
Suivant, avez-vous droit à un procès ? La meilleure façon de mettre en œuvre l'analyse des sentiments dans votre entreprise est de l'essayer par vous-même. Les différents modèles d'analyse des sentiments ont une précision variable et peuvent ne pas être adaptés à vos besoins spécifiques.
Posez-vous également la question suivante si l'outil d'analyse des sentiments s'inscrit dans le cadre et le budget de votre projet. Un logiciel complet d'analyse des sentiments nécessiterait un investissement initial et des coûts de maintenance plus élevés. Qu'il s'agisse d'analyser des tweets ou des commentaires de clients, choisissez une solution adaptée à vos objectifs commerciaux pour maximiser le retour sur investissement.
Enfin, existe-t-il des services à valeur ajoutée ? Un logiciel d'analyse des sentiments efficace combine plusieurs outils d'analyse de texte pour une analyse plus holistique des données textuelles. Il doit également disposer d'un API d'analyse des sentiments que vous pouvez intégrer à votre CRM ou à d'autres systèmes de logiciel de marketing dans votre pile.
L'analyse des sentiments étant un processus très complexe, la plupart des options sont payantes. Certaines plateformes proposent des essais pour vous permettre de tester la plateforme avant de vous engager, car ces outils peuvent être onéreux - ils coûtent des centaines, voire des milliers d'euros par an.
Bien entendu, ces coûts sont négligeables si vous travaillez dans une grande entreprise. Mais qu'en est-il si vous débutez ou si vous souhaitez simplement expérimenter les capacités des outils d'analyse des sentiments ?
Chez Speak, nous offrons une solution tout-en-un pour la transcription des données, l'analyse des sentiments et l'intégration des API. Nous permettons également aux utilisateurs d'utiliser tous nos outils d'analyse gratuits - l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités et la création de nuages de mots pour identifier les mots-clés les plus courants.
Nous fournissons également un Essai de 7 jours sans carte de crédit si vous souhaitez poursuivre l'expérience. Pour accéder à l'ensemble de nos outils, il vous suffit de vous inscrire gratuitement !
Si vous souhaitez utiliser l'analyse des sentiments pour votre organisation, nous vous proposons différents plans à partir de seulement $19.99 par mois. Nous proposons également des solutions personnalisées pour répondre à vos besoins spécifiques et faciliter l'extension de vos efforts de recherche et d'analyse.
Si vous souhaitez en savoir plus, contactez-nous et nous vous aiderons à améliorer votre chiffre d'affaires, à accroître la notoriété de votre marque et à optimiser vos flux de travail grâce à l'analyse des sentiments.
Il existe de nombreux moteurs d'analyse des sentiments préétablis (tels que Parler), généralement sous la forme de SaaS (Software as a Service). D'autre part, vous pouvez créer vos propres solutions d'analyse des sentiments à l'aide de bibliothèques open source et en suivant les tutoriels ci-dessous.
Le choix entre l'achat ou la création d'un outil d'analyse des sentiments repose principalement sur les éléments suivants le coût, l'expertise et le temps.
L'achat d'une solution d'analyse des sentiments permet de gagner du temps et ne nécessite pas de connaissances en informatique. Ces modèles pré-entraînés s'intègrent généralement à des applications tierces populaires telles que Twitter, Slack, Trello et autres intégrations Zapier. De plus, vous n'avez pas besoin d'assurer la maintenance de ces moteurs d'analyse des sentiments, car votre fournisseur s'en chargera pour vous.
D'autre part, la création de votre propre modèle d'analyse des sentiments vous permet de le personnaliser en fonction de vos besoins. Si vous disposez du temps et de l'engagement nécessaires, vous pouvez vous former vous-même à l'aide de ressources en ligne et construire un modèle d'analyse des sentiments à partir de zéro.
Vous trouverez ci-dessous des ressources et des tutoriels utiles si vous souhaitez créer votre propre solution d'analyse des sentiments ou si vous voulez simplement en savoir plus sur le sujet.
Pour
✅ Moins cher
✅ Gain de temps et d'efforts
✅ Intégration avec API et Zapier
✅ Vous n'avez pas besoin de connaissances en science des données ou en codage.
Cons
❌ Peut ne pas être adapté à vos besoins spécifiques
Pour
✅ Adapté à la portée et aux objectifs de votre projet
✅ Des modèles simples d'analyse des sentiments peuvent être élaborés par l'utilisateur lui-même
Cons
❌ Il faut du temps pour construire et former le moteur
❌ Investissement initial et coûts d'entretien
L'analyse des sentiments donne un aperçu de ce que les gens pensent d'un sujet. Cependant, elle n'est pas parfaite et présente plusieurs limites. Les principales limites de l'analyse des sentiments sont les suivantes
Dans l'analyse des sentiments, le terme "polarité" désigne le degré de positivité, de négativité ou de neutralité d'un mot ou d'une phrase. Il est facile de classer les mots polarisés comme positifs ou négatifs. Par exemple, bon indique un sentiment positif, tandis que mauvais indique un sentiment négatif.
Toutefois, le problème se pose lorsqu'il s'agit de déterminer le degré de positivité d'un mot ou d'une phrase. Par exemple, "la nourriture était atroce" et "la nourriture était extrêmement mauvaise"Les deux indiquent clairement un sentiment négatif, mais l'attribution d'un score de sentiment spécifique est subjective pour le modèle d'analyse et l'annotateur humain.
Dans l'ensemble, différentes personnes peuvent attribuer des notes différentes à une même phrase, car le sentiment est subjectif.
Les gens expriment leurs opinions dans un contexte, et la suppression de ce contexte changerait le sens de leurs paroles. Parmi ces contextes, citons l'utilisation de synonymes, les commentaires ironiques et sarcastiques, les mèmes et même les émoticônes.
Par exemple, "Pourquoi ne le faites-vous que maintenant ? 😠😠" indique clairement un sentiment négatif. Toutefois, ce sentiment changerait complètement si ce commentaire était, par exemple, suivi d'un autre message "...".Cette ordure aurait dû avoir ce qu'elle méritait bien plus tôt lmao".
Ce message de suivi fournit davantage de contexte et modifie complètement la phrase précédente. Soudain, il ne s'agit plus d'une plainte négative concernant les retards, mais d'une célébration du fait que quelqu'un a finalement été puni pour ses actes.
De nombreux modèles d'analyse du sentiment fonctionnent en attribuant un score de sentiment à un mot spécifique sur la base d'une liste prédéterminée. Mais ce n'est pas parce qu'une phrase ne contient aucun mot de sentiment qu'elle n'exprime pas de sentiment, et vice versa.
Par exemple, "Le gars de Redmi m'a dit que je devrais acheter un iPhone plutôt qu'un Android si je voulais un vrai smartphone". ne contient pas de mots polarisés et peut produire un score de sentiment neutre. Cependant, la phrase indique clairement un sentiment négatif à l'égard des téléphones Android.
Vous devez former des modèles d'analyse du sentiment par apprentissage automatique pour identifier correctement le sarcasme, les contextes et d'autres défis liés à l'analyse du sentiment. L'entraînement consiste à alimenter le moteur avec des tonnes de documents textuels afin qu'il s'améliore et apprenne, comme le ferait un être humain.
L'inconvénient est que l'algorithme nécessite beaucoup de temps et d'alimentation pour atteindre une précision de niveau humain. Toute erreur ou imprécision dans les ensembles de données transmis à la machine l'amènerait également à prendre de mauvaises habitudes et, par conséquent, à produire des notes de sentiment inexactes.
Les cultures ont leurs propres dialectes et même sous-dialectes, chacun d'entre eux contenant des mots similaires avec des significations légèrement différentes. Déchiffrer les sentiments sans comprendre ces nuances aboutirait à une analyse inexacte.
Par exemple, "Tu veux y aller, mon pote ?Le mot "voyage" serait une provocation s'il était prononcé aux États-Unis, mais une question innocente sur les voyages s'il était posé ailleurs.
Rien qu'en 2021, Merriam-Webster a ajouté plus de 520 mots au dictionnaire anglais. Nombre de ces mots (par exemple FTW, TBH, amirite) sont issus de la culture en ligne. D'autres mots ont vu leurs définitions modifiées.
Par exemple, "percée"peut signifier soit une découverte soudaine (sentiment positif), soit une personne entièrement vaccinée qui a contracté le virus (sentiment négatif).
Depuis l'Antiquité, les scientifiques et les érudits ont toujours été fascinés par la linguistique. Grâce à leur engagement dans la recherche de la compréhension pourquoi une personne dit quelque chose, de nombreux progrès ont été réalisés dans les domaines de la science et du comportement des consommateurs.
Le monde est en train de vivre la Quatrième révolution industrielle où l'IA, le big data et l'apprentissage automatique sont appelés à prendre le dessus. Cette technologie des machines qui progresse rapidement affectera tous les secteurs, de la santé au droit en passant par le marketing, etc.
En outre, de la parole au texte devient de plus en plus courant, Google et Amazon étant les fers de lance de son utilisation. En fait, une étude a prédit que la moitié des utilisateurs de smartphones utiliseront la technologie de recherche vocale.
La parole et le texte écrit sont des données cruciales pour toute organisation. Plus précisément, il s'agit de comprendre les intention derrière le texte parlé ou écrit devient de plus en plus important pour la survie d'une organisation.
La demande d'outils d'analyse des sentiments va donc augmenter, car les organisations s'efforcent d'obtenir des informations plus approfondies sur leurs clients et de développer de meilleures offres pour répondre à leurs besoins. La question est de savoir si vous utiliserez également l'analyse des sentiments dans votre entreprise ou si vous vous laisserez distancer par vos concurrents.
L'analyse des sentiments est un sujet bien documenté qui fait l'objet d'un grand nombre d'articles de revues, de livres et de ressources en ligne. Nous avons sélectionné ci-dessous des ressources utiles si vous souhaitez créer votre propre modèle d'analyse des sentiments ou si vous souhaitez simplement en savoir plus.
Le développement d'un modèle d'analyse des sentiments implique l'utilisation de Python, Javascript ou R - les langages de programmation les plus courants dans le domaine du NLP et de l'apprentissage automatique. La question de savoir quel est le meilleur langage fait l'objet d'un débat permanent. nous recommandons d'utiliser Python si vous êtes débutant.
Depuis la création de Python il y a plus de 30 ans, la communauté des codeurs a rassemblé une vaste collection de bibliothèques, de documentation, de guides et de didacticiels vidéo pour tous les niveaux de compétence. Cette vaste collection de ressources Python accélérera le processus de développement d'algorithmes très précis, réduisant ainsi les coûts et l'effort global requis.
Quoi qu'il en soit, chaque programmeur a ses préférences, c'est pourquoi nous avons compilé une liste de tutoriels ci-dessous pour construire des modèles d'analyse des sentiments à l'aide de Python, Javascript et R.
Si vous avez de l'expérience en programmation, nous avons également une documentation complète sur nos API SpeakL'analyse des sentiments peut être réalisée à l'aide d'un logiciel d'analyse des sentiments, avec des lignes de code que vous pouvez copier-coller dans votre éditeur de texte. Outre l'analyse des sentiments, vous pouvez également intégrer Speak Ai pour convertir la parole en texte et l'intégrer dans votre navigateur.
Python NLTK avec Pycharm - NLTK est l'une des bibliothèques Python les plus populaires. wiki contenant des cours, des projets, des FAQ, et plus encore. Ce tutoriel vidéo fournit des exemples détaillés, étape par étape, de l'utilisation de Pycharm, un éditeur de texte de programmation.
Python NLTK avec Google Colab - Ce tutoriel vidéo vous apprend à créer un algorithme d'analyse de sentiments Naive Bayes à l'aide de Google Colab. Cette plateforme de Google permet à n'importe qui d'écrire du code sur son navigateur.
Analyse des sentiments sur Twitter à l'aide de Google Colab - Ce tutoriel vous montre comment créer un modèle d'analyse des sentiments spécifiquement pour extraire des opinions à partir de Tweets.
Analyse de sentiments avec Tensorflow et Google Colab - Ce tutoriel vidéo fournit un guide détaillé, étape par étape, de la construction d'un modèle d'analyse des sentiments à partir de zéro. La bibliothèque Python utilisée est Tensorflowune bibliothèque populaire dans les cadres d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
Construire une application d'analyse des sentiments avec Node.js - Ce tutoriel est un guide facile à comprendre, étape par étape, qui fournit des codes à copier-coller pour faciliter le processus de développement.
Comment construire une analyse de sentiment en R par Kaggle - Kaggle est une communauté en ligne de scientifiques des données qui propose des ensembles de données pertinents, des concours, des cours et un forum actif.
Les machines d'analyse de sentiments apprennent en se nourrissant de lexiques, c'est-à-dire d'une liste de mots et des sentiments qui leur sont associés. Cette liste doit être codée à la main et prend beaucoup de temps à compiler, étant donné le grand nombre de mots dans une langue.
Heureusement, Kaggle dispose d'un lexique de sentiments accessible au public. en 81 langues. Kaggle est une communauté de programmeurs qui contient de nombreuses ressources utiles en matière de codage, de NLP et d'apprentissage automatique.
Nous recommandons vivement de prendre leur cours qui donnent lieu à un certificat d'achèvement que vous pouvez faire figurer sur votre CV. Kaggle propose des cours pour tous les niveaux de compétence sur Python, l'apprentissage automatique, SQL, NLP, l'apprentissage automatique et l'IA des jeux.
Kaggle dispose également de plus de 992 outils de recherche publique. ensembles de données pour l'analyse des sentiments. Ces ensembles de données couvrent un large éventail de sujets d'analyse des sentiments, y compris Twitter, les commentaires d'Amazon, les nouvelles financières, etc.
Dans l'ensemble, Kaggle est l'endroit idéal pour obtenir du matériel de codage, surtout si vous êtes débutant. Si vous avez une bonne connaissance de la science des données, vous pouvez également participer à des concours de codage dont les prix en espèces peuvent atteindre $150 000.
Outre les lexiques mentionnés ci-dessus, la communauté de la science des données utilise aussi couramment les lexiques suivants VADER, TextBlobet SentiWordNet lexiques. Vous pouvez télécharger ces lexiques gratuitement sur GitHubune plateforme populaire permettant aux développeurs de créer des logiciels en collaboration.
VADER : VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) est un lexique basé sur des règles, spécialement conçu pour les sentiments des messages des médias sociaux. Les scientifiques des données adorent VADER parce qu'il est aussi précis, sinon plus, que les autres lexiques. plus précis que les évaluateurs humains.
TextBlob : TextBlob est une bibliothèque Python (2 et 3) pour le traitement des données textuelles. Elle est accompagnée d'une API permettant d'effectuer des tâches NLP courantes telles que le balisage, l'extraction de noms et de phrases, la classification, la traduction et bien d'autres encore.
SentiWordNet : SentiWordNet est une ressource lexicale basée sur les éléments suivants WordNetune base de données massive de relations sémantiques de mots anglais. Ces mots sont reliés entre eux sur la base de relations sémantiques (synonymes, hyponymes, méronymes) avant de se voir attribuer une note numérique indiquant le sentiment.
Si vous souhaitez approfondir vos connaissances dans le domaine de l'analyse des sentiments et du traitement du langage naturel, nous vous recommandons de commencer par lire "Analyse des sentiments : Extraction d'opinions, de sentiments et d'émotions"par Bing Liu.
Bing Liu est un éminent professeur d'informatique qui publie régulièrement des articles universitaires sur l'analyse des sentiments, le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique et l'exploration des données.
En tant que leader d'opinion dans ces domaines, il est très apprécié par les scientifiques des données pour sa connaissance approfondie du sujet et sa capacité à expliquer de manière compréhensible les sujets NLP techniques.
Nous vous recommandons vivement d'acquérir les bases du traitement du langage naturel avant d'aborder l'analyse des sentiments. L'analyse des sentiments est un sous-ensemble du traitement du langage naturel et doit donc être apprise parallèlement.
Le présent cours en ligne gratuit de Coursera offre une vue d'ensemble du traitement du langage naturel et délivre un certificat à l'issue de la formation. Il y a quatre modules, chacun contenant des exercices pratiques qui vous demandent de créer un modèle NLP, y compris l'entraînement d'un réseau neuronal pour effectuer une analyse de sentiment des tweets.
Nous recommandons également cette cours sur l'apprentissage automatique si vous souhaitez créer vos propres modèles d'analyse des sentiments. Dans ce cours, vous apprendrez à créer des algorithmes d'apprentissage automatique avec Python et R, deux des langages de programmation les plus courants.
Il est très abordable et contient 44 heures de cours, ce qui peut sembler décourageant, mais le cours bien structuré décompose l'apprentissage automatique en petites parties.
Si le budget n'est pas un problème, nous vous recommandons de vous inscrire à ce cours en ligne. Traitement du langage naturel avec l'apprentissage profond à Stanford Online. Les frais de scolarité s'élèvent à $1 595 et nécessitent un engagement de 10 à 14 heures par semaine pendant les 10 semaines du programme. À l'issue du programme, vous recevrez également une certification que vous pourrez faire figurer sur votre CV.
Si les cours en ligne ne sont pas votre tasse de thé, vous pouvez regarder les Série de vidéos sur YouTube sur le traitement du langage naturel par Dan Jurafsky et Christopher Manning, professeurs d'informatique et de linguistique à l'université de Stanford.
L'analyse des sentiments consiste à utiliser des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour extraire des sentiments (positivité, émotions, sentiments) à partir de données textuelles. Avec les progrès rapides des technologies d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, les entreprises, grandes et petites, tirent de plus en plus parti de l'analyse des sentiments pour se faire une place sur le marché.
L'analyse des sentiments et l'exploration des opinions ont de nombreuses applications. Les organisations peuvent utiliser l'analyse des sentiments dans les études de marché, le service à la clientèle, les marchés financiers, la politique et le marché des médias sociaux, pour n'en citer que quelques-uns.
Bien que l'analyse des sentiments ne soit pas parfaite, elle reste très efficace pour analyser les données textuelles en ligne à grande échelle. Toutefois, les modèles d'analyse des sentiments sont déjà aussi précis que les évaluateurs humains, voire plus fiables.
Ce n'est qu'une question de temps avant que les modèles d'analyse des sentiments atteignent une précision de 100% dans l'extraction d'opinions à partir de gros volumes de texte. Il s'agit d'une technologie qui a prouvé qu'elle optimisait les processus de travail et permettait aux équipes d'acquérir une meilleure compréhension de leurs clients.
Si vous souhaitez en savoir plus, essayez notre Essai de 7 jours sans carte de crédit, ou parler avec nous pour discuter de la manière dont nos solutions d'analyse des sentiments peuvent permettre à votre organisation de passer à la vitesse supérieure.
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