Sentimentanalyse er når du trekker ut følelser og stemninger fra en gitt tekst. Dette gjør det mulig for organisasjoner å forstå den underliggende meningen bak et budskap, som kan være ganske godt skjult. Men hvordan fungerer egentlig sentimentanalyse, og bør bedriften din bruke det?
Før vi går nærmere inn på hvordan sentimentanalyse fungerer, skal vi ta en titt på hvor kraftfull sentimentanalyse kan være når den utnyttes på riktig måte.
Vi husker vel alle Nike Colin Kaepernick-kampanjen? Den som skapte krangler under Thanksgiving og sannsynligvis var ansvarlig for en rekke ødelagte vennskap?
Hvis du ikke gjør det, her er en rask oppsummering.
I 2018 lanserte Nike en markedsføringskampanje med Colin Kaepernick, en kontroversiell figur for noen, som utløste en landsomfattende storm i sosiale medier.
I de 12 månedene før Nike annonserte Kaepernick-reklamen, Nike hadde i gjennomsnitt en netto positiv holdning på 26,7% på sosiale medier. Nikes nettosentiment falt imidlertid til -4,7% etter kunngjøringen.
Hvis du var markedssjef for Nike, ville du umiddelbart ha stoppet kampanjen, ikke sant? Så hvorfor gjorde de ikke det?
Til tross for den tilsynelatende negative mottakelsen på overflaten, rapporterte Nike en økning i salget med 31% og en eksplosjon i merkevareomtaler av 2,677%.
Nike benyttet seg av sentimentanalyse for å innse at det under denne bølgen av negative følelser lå noen urapporterte positive følelser fra målkundene deres - forbrukere som betyr noe for dem. Nike tok sjansen, fortsatte med annonsen, og resultatene talte for seg selv.
Sentimentanalyse, også kjent som meningsanalyse, refererer til utvinning av følelser (glad, sint), intensjoner (forespørsel, klage, mening osv.) og positivitet (negativ, nøytral, positiv) fra tekst.
Sentimentanalyse brukes ofte til omdømmehåndtering, overvåking av sosiale medier, markedsundersøkelser og analyse av tilbakemeldinger fra kunder. Sentimentanalyse er også en del av naturlig språkbehandling (NLP), der man bruker kunstig intelligens og datamaskiner til å studere lingvistikk.
Det er vanlig å se begrepene sentimentanalyse, tekstanalyse og naturlig språkbehandling (NLP) brukt sammen. Selv om alle disse er beslektede begreper innen datavitenskap og kan ha samme praktiske bruksområder, betyr de ikke det samme.
Sentimentanalyse: Som nevnt refererer sentimentanalyse til å tilordne sentimentpoeng (positive, negative eller nøytrale) til tekster ved hjelp av maskinalgoritmer. Sentimentanalyse er også kjent som meningsutvinning.
Tekstanalyse: Tekstanalyse, også kjent som tekstutvinning, refererer til analyse av ustrukturerte data og utvinning av informasjon fra dem, for eksempel generering av ordskyer. Tekstanalyse følger vanligvis med sentimentanalyse på grunn av sin lignende natur.
Naturlig språkbehandling (NLP): Naturlig språkbehandling er et felt innen informatikk som handler om å bruke datamaskiner til å analysere menneskelig språk. Du kan se på naturlig språkbehandling som en overbygning av sentimentanalyse og tekstanalyse.
Det finnes fem hovedtyper av sentimentanalyse, som hver fokuserer på ulike aspekter av et datasett:
Emosjonsdeteksjon tar sikte på å gjenkjenne følelser gjennom ord i en gitt tekst, for eksempel glede, skuffelse, sinne og frykt.
Det finnes flere måter å oppdage følelser i tekst på. Den vanligste er å identifisere nøkkelord og tilordne dem følelser basert på et leksikon (en liste over ord og deres assosierte følelser).
Aspektbasert sentimentanalyse (ABSA), også kjent som funksjonsbasert sentimentanalyse, går ut på å gjenkjenne forhåndsdefinerte aspekter og deres tilhørende følelser i et datasett.
Disse aspektene varierer fra organisasjon til organisasjon, men de vanligste er pris, emballasje, design, UX og kundeservice.
ABSA brukes oftest i produkt- og tjenestevurderinger for å finne ut hvilke funksjoner kundene likte eller mislikte mest. På den måten kan organisasjoner fokusere på spesifikke områder av produktene og tjenestene sine som krever forbedring.
Finkornet sentimentanalyse bryter ned setninger i deler og trekker ut sentimentet fra disse individuelle delene. Sentimentet kategoriseres deretter i en av fem polaritetskategorier: svært positiv, positiv, nøytral, negativ og svært negativ.
Polaritetspresisjon er avgjørende når man skal tolke skalaen for tilbakemeldinger fra kunder. På en skala med 1-5 stjerner vil for eksempel 1 være svært negativt, mens 5 vil være svært positivt. På en skala fra 1-10 vil 1-2 være svært negativt, mens 9-10 er svært positivt.
Grovkornet sentimentanalyse ligner på finkornet sentimentanalyse. Grovkornet sentimentanalyse skiller seg imidlertid fra finkornet sentimentanalyse ved at den trekker ut sentiment fra hele dokumenter eller setninger i stedet for å bryte ned setninger i ulike deler.
Grovkornet sentimentanalyse klassifiserer følelser i kun tre polaritetskategorier: positiv, nøytral og negativ.
Flerspråklig sentimentanalyse gjør det mulig å samle inn data fra ikke-engelske tekster uten å oversette dem. Det kan være praktisk å basere seg på oversettelser i flerspråklige analyser, men det er upålitelig fordi språklige nyanser som semantikk og leksikon kan bli blandet sammen.
Det er lett å glemme, men bare 17% av verdens befolkning snakker engelsk, og Engelsk representerer bare 25,9% av Internett-brukerne. Med flerspråklig sentimentanalyse kan du utnytte det manglende flertallet og maksimere verdien for virksomheten din.
I stedet for å identifisere følelser, undersøker intensjonsanalyse tekstlige tegn for intensjon og klassifiserer dem i forhåndsdefinerte tagger. Disse taggene avhenger i stor grad av bedriftens behov og er ikke universelle.
For eksempel kan hensiktsklassifikatorer for meldinger i sosiale medier deles inn i forslag, spørsmål, klage, tilbakemeldinger, og markedsføring. Mer hensiktsmessige tagger for å analysere tilbakemeldinger fra kunder er interessert, uinteressert, abonnere, og avslutte abonnementet.
Sentimentanalyse bruker en blanding av teknikker for naturlig språkbehandling (NLP), statistikk og maskinlæringsmetoder for å bestemme sentimentet i tekst og dets polaritet automatisk.
De vanligste modellene for sentimentanalyse er regelbasert, maskinlæring og hybrid.
I den regelbaserte tilnærmingen tilordner og beregner algoritmen en teksts sentimentale poengsum basert på et menneskeskapt sett med regler eller leksikon (en liste over ord og deres tilknyttede følelser).
Listen inneholdt allerede de tilsvarende sentimentale poengsummene for både negative (forferdelig, forferdelig, dårlig) og positiv (bra, fantastisk, herlig) ord. Deretter identifiserer algoritmen de polariserte ordene og summerer opp den samlede følelsen, vanligvis på en skala fra -1 til +1.
En god sentimentanalysemodell som bruker en leksikonbasert tilnærming, bør ta hensyn til hvordan hver undertekst påvirker den opplevde intensiteten i en tekst på setningsnivå. Det er fem faktorer som kan påvirke polariteten i en setning:
Tegnsetting, nemlig utropstegnet (!), øker intensiteten uten å endre den semantiske orienteringen.
KapitaliseringVed å bruke ALL-CAPS for å fremheve et sentiment-relevant ord i nærvær av andre ord uten store bokstaver, øker sentimentintensiteten uten å påvirke den semantiske orienteringen.
Gradsmodifikatorer (også kalt forsterkere, booster-ord eller gradsadverbialer) påvirker intensiteten i en følelse ved enten å øke eller redusere intensiteten. Et eksempel: "Det er ekstremt varmt i været."
Polaritetsforskyvning på grunn av konjunksjonerDen kontrastive konjunksjonen "men" signaliserer et skifte i sentimentspolaritet, der sentimentet i teksten som følger etter konjunksjonen, blir dominerende. Et eksempel: "Været er varmt, men det er til å holde ut." har en blandet følelse, der den siste halvdelen dikterer den samlede vurderingen.
Fange opp polaritetsnegasjon ved å undersøke den sammenhengende sekvensen av tre elementer som går forut for et meningsladet leksikalsk element, fanger vi opp nesten 90% av tilfellene der negasjon snur polariteten i teksten. En negert setning kan for eksempel være: "Været er egentlig ikke så varmt.".
Innledende investering av menneskelig innsats: Det kan være krevende å bygge opp en regelbasert sentimentanalysemotor fra bunnen av. Det finnes tusenvis av ord i det engelske språket, for ikke å snakke om å utvikle leksikon for flerspråklige sentimentanalysemotorer.
Subjektivitet om å bli enige om polaritet: Uenighet om et ords valens kan også påvirke de endelige resultatene. Hvis for eksempel en annen forsker tildeler samme sentimentale poengsum til fryktelig som du ville gjort med dårlig, hva bør den samlede sentiment-poengsummen være?
Kan ikke oppdage kontekst: Den regelbaserte sentimenttilnærmingen oppdager kanskje ikke sarkasme og kontekst. For eksempel, "At Jack er teamleder? Jeg er sikker på at han kommer til å gjøre en god jobb og ikke rote det til 😂😂 " kan gi en positiv sentimentsscore til tross for at det er en sarkastisk, negativ fornærmelse.
I maskinlæringsmetoden læres sentimentanalysemotoren opp til å automatisk klassifisere tekstdata med de riktige taggene. Opplæringen (overvåket og ikke-overvåket maskinlæring) gjøres vanligvis ved å mate motoren med tonnevis av forhåndsmerkede tekstdata.
Ved å kontinuerlig mate maskinen med forhåndsmerkede eksempler kan den lære lingvistikk på samme måte som et menneske ville gjort, og forutsi tagger for fremtidige datasett (f.eks, den sangen var fantastisk lol -> positiv)
Investering av tid og ressurser: Det kan ta lang tid å trene opp en maskinlæringsalgoritme til å oppnå tilfredsstillende nøyaktighetsnivåer. Det kan også være kostbart å skaffe nok datasett til å mate motoren.
Utsatt for feil: Maskinlæringssystemer kan også være unøyaktige, for eksempel når de mates med partiske eller unøyaktige datasett.
Hybridtilnærmingen kombinerer både maskinlæring og regelbasert sentimentanalyse for å gi mer nøyaktige resultater. Modeller som bruker hybridtilnærmingen, innebærer imidlertid de største kapital- og vedlikeholdskostnadene.
Siden Internett kom på 1990-tallet, har forbruker- og sosiale medieplattformer utviklet seg og blitt stadig mer sammenvevd med hverdagen vår. Etter hvert som Antall Internett-brukere forventes å øke til 5,3 milliarder innen 2023 (6% CAGR), kan man ikke overse den enorme verdien av nettbaserte data.
Virksomhetene kan heller ikke se bort fra sosiale mediers innflytelse på forbrukernes kjøpsbeslutninger. I følge GlobalWebIndex, 54% av personer med kontoer i sosiale medier bruker sosiale medier til å undersøke produkter.
I tillegg ytrer brukere av sosiale medier og opinionsledere sine meninger om merkevarer, politikk og menneskerettighetsspørsmål. Dette brukergenererte innholdet har stor innflytelse på forbrukeratferden fordi kundene stoler mer på jungeltelegrafen enn på reklamebudskap.
Med sentimentanalyse kan bedrifter slutte å reagere passivt på den offentlige opinionen og i stedet ta proaktive skritt for å forme den generelle holdningen til merkevaren. Sentimentanalyse gjør det mulig for bedrifter å finne ut hva forbrukerne sier, og også den betydning bak disse meldingene.
Sentimentanalyseverktøy gjør det mulig å analysere tusenvis, om ikke millioner av tekster på nettet med ett klikk. I stedet for å undersøke individuelle tweets eller Facebook-innlegg, kan bedriftseiere få en umiddelbar oversikt over hva forbrukerne mener om merkevaren deres.
Sentimentanalysen er dessuten automatisk, noe som sparer arbeidskostnader og tid brukt på datainnsamling.
Sentimentanalyse går lenger enn hva kundene sier, gir de innsikt i hvorfor kundene har disse meningene. Ved å se på intensjonene og polariteten i meningene, kan bedrifter identifisere forbedringsområder som de kanskje aldri har vært klar over.
Sentimentanalyse gjør det også mulig å ta beslutninger på grunnlag av data, slik at du kan ta mer informerte avgjørelser. Uten pålitelige data å basere beslutningene dine på, vil du skyte i blinde og til syvende og sist kaste bort tid og penger.
Sentimentanalyse gir gode muligheter for sanntidsmarkedsføring - markedsføringsbudskap som utformes spontant. Med data som rapporteres til deg i sanntid, kan du med sentimentanalyse utnytte trender eller til og med håndtere PR-kriser før de vokser seg til et stort problem.
Sentimentanalyse kan også analysere store mengder ustrukturerte data i stor skala - for eksempel kommentarer, meldinger, bilder og til og med videoer. Du kan til og med integrere visse API-er for sentimentanalyse med CRM-programvare (Customer Relationship Management) for å utvinne meninger fra tilbakemeldinger fra kunder i sanntid.
Sentimentanalyse handler i bunn og grunn om å finne ut hva folk mener om et bestemt tema. Denne teknologien kan brukes i bedrifter, frivillige organisasjoner, politiske partier og til og med i land. Når alt kommer til alt, kan forskere forstå folks indre følelser og dermed forstå deres behov bedre.
Sosial lytting innebærer å overvåke omtalen av en merkevare eller et tema relatert til bedriften din i sosiale medier. I stedet for å samle inn store mengder innlegg i sosiale medier som nevner bedriften din, tar sentimentanalyse det et skritt videre og fremhever hvorfor de kom med disse kommentarene.
Du kan også gjennomføre opinionsundersøkelser om konkurrentene dine og finne ut hva folk mener om deres merkevare, produkter og tjenester. Alle disse analysene skjer dessuten i sanntid, slik at du kan gjennomføre mer smidige markedsføringsstrategier.
Du kan integrere et API for sentimentanalyse med Twitter for å finne meninger om et bestemt emne. I denne studien av Abdur Rasool et al. ble det utført maskinlæringssentimentanalyse av Adidas og Nike ved å utvinne tekster fra Twitter. Deres samlede sentimentpoengsum ble beregnet med maskinlæringsteknikker før de ble sammenlignet.
Resultatene viste at Nike og Adidas hadde en lignende sentimentfordeling - et generelt positivt sentiment med en overvekt av nøytrale holdninger. Adidas hadde imidlertid en litt høyere positiv holdning enn Nike (27,2% mot 24,5%). Dette kan enten være et godt eller dårlig tegn, avhengig av hvilket selskap du jobber for.
Avhengig av hvilket sentimentanalyseverktøy du bruker, kan du finne frem til brukere med nøytrale og negative følelser og konvertere dem til positive merkevareambassadører. Alt i alt gir sentimentanalyse deg informasjon som du kan bruke til å ta informerte beslutninger for å forbedre merkevareimaget ditt.
Avhengig av størrelsen på bedriften din, kan det være hundrevis eller til og med tusenvis av omtaler av merkevaren din i sosiale medier hver dag. Noen av disse kan være spørsmål, klager eller andre negative meldinger.
Manglende eller tregt engasjement i sosiale medier kan føre til at du mister lojale kunder og deres livstidsverdi. I verste fall kan de spre negativ jungeltelegrafen og avskrekke andre fra å kjøpe fra deg.
Hvis en slik PR-krise oppstår, kan verktøy for sentimentanalyse hjelpe deg med å håndtere den før den vokser seg for stor.
I 2014 lanserte Expedia Canada sin "Unnslippe vinteren: Fear" juleannonse. I den ble en far skremt av det han trodde var den voldsomme snøstormen utenfor, men som i virkeligheten var den skrikende lyden av datteren som øvde på fiolin.
Den ulidelig høye og ustemte skrikinga ble uutholdelig etter flere sendinger. Reklamen ble til og med spilt under junior-VM i ishockey, noe som ikke ble godt mottatt.
Mange kanadiere strømmet til sosiale medier for å kritiserer reklamens forferdelige lydvalg, med kommentarer som går så langt som å si "Verste reklamen, den er såååååååååååååå overspilt at den blir irriterende, og jeg kommer nok ikke til å bruke expedia rett og slett fordi denne reklamen er så jævlig irriterende."
Expedia Canada reagerte umiddelbart på den negative stemningen ved å stoppe annonsen og lansere to oppfølgere. I den ene kastet den samme faren fiolinen ut av huset. I den andre oppfølgeren inviterte Expedia en faktisk bruker av sosiale medier som kommenterte den første annonsen, til å slå fiolinen i stykker.
Som Expedia Canada har vist, kan du ved hjelp av sentimentanalyse konvertere pinlige uhell eller PR-kriser til muligheter for markedsføring og dermed øke merkevarekjennskapen.
Siden sentimentanalyse handler om å forstå forbrukernes holdninger og meninger, er det vanlig å kombinere den med markedsundersøkelser. Opinion mining skjer vanligvis i tolknings- og analysestadiet av markedsundersøkelsesprosessen.
Mer spesifikt utvinner markedsforskere meninger fra datasett som er samlet inn gjennom fokusgrupper og intervjuer. Ved å grave dypere i hvorfor deltakerne i undersøkelsen sa det de sa, kan du finne ut nøyaktig hvilke problemer, behov og ønsker de har.
Få datatranskripsjon og programvare for datainnsamling kommer med verktøy for sentimentanalyse, og det er en av måtene vi skiller oss ut på. Med Speak kan du produsere transkripsjoner i stor skala og analysere disse presise datasettene med tekst- og sentimentanalyseverktøy - alt i én sentralisert mediedatabase.
Hvis du vil vite mer om hvordan Speak kan optimalisere arbeidsflytprosessene dine og øke avkastningen på forskningen, kan du registrere deg for vår 7 dagers prøveperiode uten krav om kredittkort.
Kvalitativ forskning er en type markedsundersøkelser som fokuserer på å innhente subjektiv informasjon. I motsetning til kvantitativ forskning samler kvalitative data inn ikke-kvantifiserbare data som meninger, holdninger og oppfatninger om et emne.
En stor del av en markedsundersøkelse består i å transkribere data fra intervjuer for videre analyse. Siden fokuset ligger på subjektive meninger, kan svarene som gis, være ganske lange.
Selv markedsundersøkelser for små bedrifter kan innebære analyse av dusinvis av kvalitative datasett. Hvis vi antar at du har intervjuet 50 deltakere, og at hver økt varte i 30 minutter, har du 25 timer med opptak å gå gjennom.
Sentimentanalyse fremskynder denne prosessen ved å analysere datasettene og produsere sentimentskårer i stor skala. Speaks innsiktspanel genererer også vanlige nøkkelord og temaer fra alle markedsundersøkelser for å få en oversikt over viktige områder å være oppmerksom på.
På denne måten kan du raskt identifisere viktige områder som kan kreve forbedringer. For mer presise analyser rapporterer Speaks dashbord også følelsene til individuelle setninger, slik at du kan fokusere på spesifikke områder som kan kreve forbedring.
Ordskyer er en flott måte å fremheve de viktigste ordene, temaene og frasene i en tekstpassasje basert på frekvens og relevans. Generer ordskyer fra tekstdataene dine for å skape en lettfattelig visuell oversikt for dypere analyse. Prøv vår gratis ordskygenerator i dag for automatisk å visualisere innsikt fra dataene dine.
God kundeservice er avgjørende for enhver virksomhet. Ifølge en studie utført av Twitter, brukerne forventer at merkevarer svarer innen en time. En time er kort tid til å svare på mange kundehenvendelser, for ikke å snakke om hvis henvendelsen kommer utenom arbeidstid.
Videre, å svare på en klage på sosiale medier kan øke kundenes engasjement med så mye som 25%.
Med CRM-programvare (Customer Relationship Management) kan du svare på kundehenvendelser umiddelbart. Sammen med API for sentimentanalyse kan du analysere kundeinteraksjoner i stor skala og finne ut hva kundene mener om produktene og tjenestene dine.
Sentimentanalyse kaster også lys over upåaktede problemer i produktene og tjenestene dine. Med aspektbasert sentimentanalyse kan du identifisere hvilke funksjoner du bør forbedre eller opprettholde.
Alt i alt er produktet det viktigste elementet i markedsføringsmiksen, og sentimentanalyse hjelper deg med å heve kvaliteten på produktene dine til nye høyder.
Adobe er en omfattende programvarepakke som er elsket av kreative mennesker over hele verden. Noen av de mest kjente verktøyene er Adobe XD (UI/UX-design), Adobe Photoshop (grafisk redigeringsprogram) og Adobe Lightroom (fotoredigeringsprogram). Spesielt Twitter-kundeservicen til Adobe XD er så imponerende at Twitter roste dem på bloggen sin.
Ved å svare proaktivt på spørsmål fra kundene har Adobe XD (og andre Adobe-kontoer på Twitter) lykkes med å skape et tett sammensveiset fellesskap av kreative på Twitter.
For eksempel, @AdobeXD har nesten 120 000 følgere, et imponerende antall, men det er likevel mindre enn Adobes andre Twitter-kontoer, @Lightroom (1,8 millioner følgere) og @Photoshop (3,2 millioner følgere).
Adobes generelle kundeservicekonto på Twitter, @AdobeCare...faktisk søker på Twitter etter omtaler av temaer som kan være relatert til selskapet deres, i dette tilfellet, Photoshop. Som du kanskje har lagt merke til, har kunden aldri tagget AdobeCare selv.
Ved hjelp av proaktiv sentimentanalyse og programvare for sosial lytting klarer AdobeCare imidlertid å svare på kundehenvendelser i imponerende fart.
Sentimentanalyse har også anvendelser i finansverdenen, særlig blant investorer og daytradere. Investorer følger ofte med på markedssentiment - investorers generelle holdning til et finansmarked eller et selskap.
Finansmarkedene er ustabile og endrer seg alltid uventet, noe som gjør at nybegynnere som håper på å bli rike raskt, går under. Erfarne investorer vil bruke handelspsykologi for å analysere stemningsfaktorer i markedet og gjøre lønnsomme handler.
De to viktigste faktorene som påvirker denne volatiliteten, er nyhetshendelser (politikk, nye lover, bransjerelaterte hendelser, selskapsresultater) og kommentarer i sosiale medier.
Ved å utnytte verktøy for sentimentanalyse kan investorer få kunnskap om den generelle stemningen i et finansmarked i sanntid og forutsi endringer i aksjekursen.
Etter at Kylie Jenner la ut denne tweeten, falt for eksempel aksjekursen til SNAP med 7%, noe som tilsvarte et tap på $1,3 milliarder i markedsverdi. På det tidspunktet hadde Kylie Jenner 39 millioner følgere, så det er ikke rart at en enkelt tweet hadde så stor innvirkning på markedssentimentet og aksjekursene.
En programvare for sentimentanalyse vil umiddelbart rapportere et plutselig fall i sentimentet, slik at investorene får tilstrekkelig tid til å selge aksjer før kursene stuper ytterligere.
Politikere og myndigheter bruker ofte sentimentanalyse for å innhente meninger fra allmennheten, velgere og til og med konkurrenter. Med sentimentanalyse kan du umiddelbart trekke ut smertepunkter fra millioner av borgere og adressere dem for å få politisk støtte.
Som en del av president Barack Obamas gjenvalgskampanje i 2012 brukte Obama for America sentimentanalyseverktøy for å utvinne 5,7 millioner meldinger fra kampanjens nettsted. Algoritmen tagget ord fra forespørsler som meningsmåling eller bidrag basert på forhåndsgitte leksika (en liste som tilordner en følelse til et gitt ord).
Malaysia, som er medlem av ASEAN (Association of Southeast Asian Nations), holdt sitt 14. parlamentsvalg i 2018. Regjeringspartiet har hele tiden vært Barisan Nasional, den største koalisjonen av høyre- og sentrumspartier.
Pakatan Harapan (koalisjonen av sentrum-venstre-partier) vant imidlertid på mirakuløst vis det 14. parlamentsvalget og slo Barisan Nasional i en jordskredseier. Det var blandede følelser, for dette ville være første gang på 61 år at Malaysia ble styrt av et annet parti.
Flere forskere gjennomførte en sentimentanalyse av innbyggernes aksept for det nye regjeringspartiet basert på Naive Bayes-metoden (en probabilistisk metode). Forskerne hentet ut tweets og relevante hashtags i en måned før de beregnet den generelle stemningen.
Det viser seg at folkets holdning til Pakatan Harapan var 30% positiv, 41% nøytral og 29% negativ - så vidt positiv.
Den nye regjeringen kom raskt i gang med arbeidet og analyserte folkestemningen på nytt etter 100 dager i regjeringskontorene. Etter spørreundersøkelse blant 487 000 respondenterviste resultatene at folkestemningen var "mer positiv enn negativ", med en overvekt av negative holdninger til transport og korrupsjon.
Sentimentanalyse skaper dermed muligheter ikke bare for bedrifter, men også for myndigheter til å tjene folks behov på en bedre måte. Uten sentimentanalyse kan du ignorere underliggende problemer og gå glipp av inntekter, offentlig støtte eller andre parametere som er relevante for organisasjonen din.
Når det gjelder verktøy for sentimentanalyse, har du tre alternativer: du kan bygge det selv, kjøpe ferdig programvare eller få det spesialutviklet av en leverandør. Uansett er det flere spørsmål du bør stille deg selv før du velger et sentimentanalyseverktøy.
For det første.., hvor komplekse bør algoritmene være? Det finnes ulike typer programvare for sentimentanalyse, og hver av dem bruker forskjellige teknikker for å analysere tekst. Mer avanserte verktøy kan gjenkjenne sarkasme, uttrykksikoner og andre språklige nyanser med større nøyaktighet, men de er også mer kostnadskrevende.
Neste, Får du en rettssak? Den beste måten å implementere sentimentanalyse i virksomheten din på, er å prøve det selv. Ulike sentimentanalysemodeller har varierende nøyaktighet og er kanskje ikke opplært for ditt spesifikke behov.
Spør også deg selv om sentimentanalyseverktøyet passer innenfor prosjektets omfang og budsjett. Omfattende programvare for sentimentanalyse vil kreve høyere startkapital og vedlikeholdskostnader. Enten du skal analysere tweets eller tilbakemeldinger fra kunder, bør du velge en løsning som passer til forretningsmålene dine for å maksimere avkastningen.
Endelig, finnes det noen verdiøkende tjenester? En effektiv programvare for sentimentanalyse kombinerer ulike tekstanalyseverktøy for en mer helhetlig analyse av tekstdata. Det bør også være en API for sentimentanalyse som du kan integrere i CRM-systemet ditt eller andre markedsføringsprogramvare i bunken din.
Siden sentimentanalyse er en så kompleks prosess, må du betale for de fleste alternativene. Noen plattformer inkluderer prøveperioder, slik at du kan teste ut plattformen før du forplikter deg, siden disse verktøyene kan være dyre - de kan koste hundrevis og til og med tusenvis av kroner i året.
Disse kostnadene er selvfølgelig ubetydelige hvis du jobber i et stort selskap. Men hva om du er i startgropen eller bare ønsker å eksperimentere med sentimentanalyseverktøyenes muligheter?
Speak tilbyr en alt-i-ett-løsning for datatranskripsjon, sentimentanalyse og API-integrasjoner. Vi tillater også brukere å bruke alle våre gratis analyseverktøy - sentimentanalyse, entitetsgjenkjenning og ordskyprodusent for å identifisere utbredte nøkkelord.
Vi tilbyr også en 7 dagers prøveperiode uten behov for kredittkort hvis du ønsker å eksperimentere videre. For å få tilgang til alle verktøyene våre, trenger du bare å registrere deg gratis!
Hvis du ønsker å bruke sentimentanalyse i organisasjonen din, har vi ulike planer fra kun $19,99 per måned. Vi har også skreddersydde løsninger som passer til dine spesifikke behov, og som gjør det enkelt å skalere forsknings- og analysearbeidet ditt.
Hvis du vil vite mer, kan du kontakte oss, så hjelper vi deg med å forbedre bedriftens inntekter, øke merkevarebevisstheten og optimalisere arbeidsflyten ved hjelp av sentimentanalyse.
Det finnes mange ferdige sentimentanalysemotorer (som Snakk), vanligvis i form av SaaS (Software as a Service). På den annen side kan du bygge dine egne sentimentanalyseløsninger med biblioteker med åpen kildekode og ved å følge veiledningene nedenfor.
Valget mellom å kjøpe eller bygge et sentimentanalyseverktøy innebærer først og fremst kostnader, kompetanse og tid.
Ved å kjøpe en sentimentanalyseløsning sparer du tid og trenger ikke å ha datavitenskapelige kunnskaper. Disse forhåndstrenede modellene leveres vanligvis med integrasjoner med populære tredjepartsapper som Twitter, Slack, Trello og andre Zapier-integrasjoner. Du trenger heller ikke å vedlikeholde disse sentimentanalysemotorene, fordi leverandøren gjør det for deg.
Hvis du derimot bygger din egen sentimentanalysemodell, kan du tilpasse den etter dine egne behov. Hvis du har tid og engasjement, kan du lære deg selv å bruke nettressurser og bygge en sentimentanalysemodell fra bunnen av.
Nedenfor finner du nyttige ressurser og veiledninger hvis du ønsker å bygge din egen sentimentanalyseløsning, eller hvis du bare vil lære mer om emnet.
Fordeler
✅ Billigere
✅ Sparer tid og krefter
✅ Leveres med API- og Zapier-integrasjoner
✅ Du trenger ikke kunnskap om datavitenskap eller koding
Ulemper
❌ Kanskje ikke egnet for dine spesifikke behov
Fordeler
✅ Tilpasset prosjektets omfang og mål
✅ Enkle sentimentanalysemodeller kan gjøres selv
Ulemper
❌ Det tar tid å bygge opp og trene opp motoren
❌ Innebærer forhåndsinvesteringer og vedlikeholdskostnader
Sentimentanalyse gir en oversikt over hva folk mener om et emne. Den er imidlertid ikke perfekt og har flere begrensninger. De viktigste begrensningene ved sentimentanalyse er
Begrepet polaritet i sentimentanalyse refererer til i hvilken grad et ord eller en setning er positiv, negativ eller nøytral. Det er enkelt å klassifisere polariserte ord som enten positive eller negative. For eksempel bra indikerer en positiv stemning, mens dårlig indikerer negativ stemning.
Problemet oppstår imidlertid når man skal avgjøre hvor positivt et ord eller en setning skal være. For eksempel kan "maten var forferdelig" og "maten var ekstremt forferdelig" indikerer begge tydelig negative følelser, men det er opp til analysemodellen og den menneskelige kommentatoren å fastsette en bestemt poengsum for følelser.
Generelt sett kan ulike personer tildele samme setning ulike sentimentskårer, fordi sentiment er subjektivt.
Folk uttrykker meninger i en kontekst, og hvis man fjerner denne konteksten, vil det endre betydningen av ordene deres. Noen av disse kontekstene inkluderer bruk av synonymer, ironiske og sarkastiske kommentarer, memes og til og med uttrykksikoner.
For eksempel "Hvorfor gjør du dette først nå? 😠😠" indikerer tydelig en negativ stemning. Men stemningen ville endret seg fullstendig hvis denne kommentaren for eksempel ble fulgt opp med en annen melding "Den drittsekken burde ha fått som fortjent langt tidligere, lmao".
Oppfølgingsmeldingen gir mer kontekst og endrer den tidligere setningen fullstendig. Plutselig er det ikke en negativ klage over forsinkelser - det er en feiring av at noen endelig blir straffet for handlingene sine.
Mange sentimentanalysemodeller fungerer ved å tildele et bestemt ord en sentimentskåre basert på en forhåndsbestemt liste. Men bare fordi en setning ikke inneholder noen sentimentord, betyr ikke det at den ikke uttrykker sentiment, og omvendt.
For eksempel "Redmi-fyren sa til meg at jeg burde kjøpe en iPhone i stedet for en Android hvis jeg ville ha en ekte smarttelefon" inneholder ingen polariserte ord og kan gi en nøytral sentimentsscore. Setningen indikerer imidlertid tydelig en negativ holdning til Android-telefoner.
Du må trene opp maskinlæringsmodeller for sentimentanalyse for å kunne identifisere sarkasme, kontekster og andre utfordringer knyttet til sentimentanalyse. Treningen innebærer å mate motoren med tonnevis av tekstdokumenter for å forbedre seg og lære, akkurat som et menneske ville gjort.
Ulempen er at algoritmen krever lang tid og mye mating for å oppnå nøyaktighet på menneskelig nivå. Eventuelle feil eller unøyaktigheter i datasettene som mates inn i maskinen, vil også føre til at den lærer seg dårlige vaner og dermed produserer unøyaktige sentimentpoeng.
Kulturer har sine egne dialekter og til og med underdialekter, og hver av dem inneholder lignende ord med litt forskjellige betydninger. Å dechiffrere følelser uten å forstå disse nyansene vil resultere i unøyaktige analyser.
For eksempel "Vil du bli med, kompis?" ville være en provokasjon hvis det ble sagt i USA, men det ville være et uskyldig spørsmål om reisevirksomhet hvis det ble stilt andre steder.
Bare i 2021, Merriam-Webster har lagt til mer enn 520 ord i den engelske ordboken. Mange av disse ordene (f.eks. FTW, TBH, amirite) stammer fra nettkulturen. Andre ord fikk justerte definisjoner.
For eksempel "gjennombrudd" kan enten bety en plutselig oppdagelse (positiv stemning) eller at en fullvaksinert person har fått viruset (negativ stemning).
Helt siden antikken har lingvistikken fascinert både forskere og akademikere. Takket være deres engasjerte forskning for å forstå hvorfor en person sier noe, har det blitt gjort mange fremskritt innen vitenskap og forbrukeratferd.
Verden er i ferd med å gå gjennom Den fjerde industrielle revolusjon hvor kunstig intelligens, stordata og maskinlæring kommer til å ta overhånd. Denne raskt utviklende maskinteknologien vil påvirke alle bransjer, fra helsevesenet til juss, markedsføring og så videre.
Dessuten.., tale-til-tekst blir mer og mer vanlig etter hvert som Google og Amazon går i spissen for bruken. En studie spådde faktisk at halvparten av alle smarttelefonbrukere vil bruke stemmesøk.
Tale og skriftlig tekst er avgjørende data for enhver organisasjon. Mer spesifikt er det viktig å forstå intensjon bak den talte eller skrevne teksten blir stadig viktigere for en organisasjons overlevelse.
Etterspørselen etter verktøy for sentimentanalyse vil derfor øke i takt med at organisasjoner prøver å skaffe seg dypere innsikt i kundene sine og utvikle bedre tilbud for å møte deres behov. Spørsmålet er om du også vil bruke sentimentanalyse i din virksomhet, eller om du vil bli akterutseilt av konkurrentene?
Sentimentanalyse er et godt utforsket tema, og det finnes mange tidsskriftartikler, bøker og nettressurser som du kan lære mer om. Nedenfor har vi samlet nyttige ressurser for deg som ønsker å bygge din egen sentimentanalysemodell, eller som bare vil lære mer.
For å utvikle en sentimentanalysemodell kan man bruke Python, Javascript eller R - de vanligste programmeringsspråkene innen NLP og maskinlæring. Det pågår en debatt om hvilket språk som er best, men anbefaler vi å bruke Python hvis du er nybegynner.
Siden Python ble opprettet for mer enn 30 år siden, har kodemiljøet samlet en enorm samling av biblioteker, dokumentasjon, veiledninger og videoopplæringer for alle ferdighetsnivåer. Denne omfattende samlingen av Python-ressurser vil gjøre det raskere å utvikle svært nøyaktige algoritmer, og dermed redusere kostnadene og den samlede innsatsen som kreves.
Uansett har alle programmerere sine egne preferanser, så vi har samlet en liste over veiledninger nedenfor for å bygge sentimentanalysemodeller ved hjelp av Python, Javascript og R.
Hvis du har erfaring med programmering, har vi også omfattende dokumentasjon om Speak API-ene vårekomplett med kodelinjer som du kan kopiere og lime inn i tekstredigeringsprogrammet ditt. I tillegg til å analysere sentiment kan du også integrere Speak Ai for å konvertere tale til tekst og legg det inn i nettleseren din.
Python NLTK ved hjelp av Pycharm - NLTK er et av de mest populære Python-bibliotekene med et omfattende wiki som inneholder kurs, prosjekter, vanlige spørsmål og mer. Denne videoopplæringen gir detaljerte trinnvise eksempler på bruk av Pycharm, et tekstredigeringsprogram for programmering.
Python NLTK ved hjelp av Google Colab - Denne videoopplæringen lærer deg å lage en Naive Bayes-sentimentanalysealgoritme ved hjelp av Google Colab. Denne plattformen fra Google gjør det mulig for alle å skrive kode i nettleseren sin.
Sentimentanalyse på Twitter ved hjelp av Google Colab - Denne veiledningen viser deg hvordan du oppretter en sentimentanalysemodell spesielt for å utvinne meninger fra Tweets.
Sentimentanalyse med Tensorflow og Google Colab - Denne videoveiledningen gir en detaljert trinn-for-trinn-veiledning i hvordan du bygger en sentimentanalysemodell fra bunnen av. Python-biblioteket som brukes er Tensorflow, et populært bibliotek i rammeverk for maskinlæring og dyp læring.
Bygg en sentimentanalyse-app med Node.js - Denne veiledningen er en lettfattelig, trinnvis guide som inneholder kopierbare koder for å gjøre utviklingsprosessen enklere.
Hvordan lage sentimentanalyse i R av Kaggle - Kaggle er et nettsamfunn for dataforskere med relevante datasett, konkurranser, kurs og et aktivt forum.
Sentimentanalysemaskiner lærer ved å mate dem med leksika - en liste over ord og deres tilknyttede følelser. Denne listen må kodes for hånd, og det tar lang tid å kompilere den, gitt de enorme mengdene ord som finnes i et språk.
Heldigvis, Kaggle har et offentlig tilgjengelig sentimentleksikon i 81 språk. Kaggle er et fellesskap for programmerere og inneholder mange nyttige ressurser innen koding, NLP og maskinlæring.
Vi anbefaler på det sterkeste å ta deres kurs som gir et sertifikat for fullført kurs som du kan fremheve på CV-en din. Kaggle tilbyr kurs for alle ferdighetsnivåer i Python, maskinlæring, SQL, NLP, maskinlæring og Game AI.
Kaggle har også mer enn 992 offentlig tilgjengelige datasett for sentimentanalyse. Disse datasettene spenner over et bredt spekter av emner for sentimentanalyse, inkludert Twitter, Amazon-anmeldelser, finansnyheter og mer.
Totalt sett, Kaggle er stedet å gå for å finne kodemateriell, spesielt hvis du er nybegynner. Hvis du er godt bevandret i datavitenskap, kan du også delta i kodingskonkurranser med pengepremier på opptil $150 000.
I tillegg til leksikonene som er nevnt ovenfor, bruker datavitenskapsmiljøet også ofte VADER, TextBlob, og SentiWordNet leksika. Du kan laste ned disse leksikonene gratis på GitHub, en populær plattform for utviklere som samarbeider om å bygge programvare.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) er et regelbasert leksikon spesielt for følelser i sosiale medier. Dataforskere elsker VADER fordi det er like nøyaktig, om ikke mer nøyaktig enn menneskelige bedømmere.
TextBlob: TextBlob er et Python (2 og 3)-bibliotek for behandling av tekstdata, og leveres med et API for å utføre vanlige NLP-oppgaver som tagging, substantivfraseekstraksjon, klassifisering, oversettelse og mer.
SentiWordNet: SentiWordNet er en leksikalsk ressurs basert på WordNeter en massiv database med semantiske relasjoner mellom engelske ord. Disse ordene er knyttet sammen basert på semantiske relasjoner (synonymer, hyponymer, meronymer) før de tildeles en numerisk poengsum for å indikere stemningen.
Hvis du ønsker å fordype deg ytterligere i sentimentanalyse og naturlig språkbehandling, anbefaler vi at du begynner med å lese "Sentimentanalyse: Utvinning av meninger, følelser og stemninger" av Bing Liu.
Bing Liu er en anerkjent professor i informatikk som jevnlig publiserer akademiske artikler om sentimentanalyse, naturlig språkbehandling, maskinlæring og datautvinning.
Han er en tankeleder på disse feltene, og han er høyt ansett av dataforskere for sin omfattende kunnskap om emnet og sin evne til å forklare tekniske NLP-emner på en forståelig måte.
Vi anbefaler på det sterkeste at du etablerer grunnleggende kunnskaper i naturlig språkbehandling før du går videre til sentimentanalyse. Sentimentanalyse er en del av naturlig språkbehandling og bør derfor læres hånd i hånd.
Dette gratis nettkurs fra Coursera gir en oversikt over naturlig språkbehandling og gir et sertifikat etter fullført kurs. Kurset består av fire moduler, som hver inneholder praktiske øvelser som krever at du lager en NLP-modell, inkludert opplæring av et nevralt nettverk for å utføre sentimentanalyse av tweets.
Vi anbefaler også denne på det varmeste kurs i maskinlæring hvis du ønsker å lage dine egne modeller for sentimentanalyse. I kurset lærer du hvordan du lager maskinlæringsalgoritmer med Python og R, to av de vanligste programmeringsspråkene.
Det er svært rimelig og inneholder 44 timer med forelesningsmateriale, noe som kan virke skremmende, men det velstrukturerte kurset bryter maskinlæring ned i små biter.
Hvis budsjettet ikke er et problem, anbefaler vi at du melder deg på denne nettbaserte Naturlig språkbehandling med dyp læring kurs på Stanford Online. Kursavgiften er $1 595 og krever en forpliktelse på 10-14 timer per uke i løpet av det 10 uker lange programmet. Når du har fullført kurset, får du også en sertifisering som du kan fremheve på CV-en din.
Hvis nettkurs ikke er noe for deg, kan du se YouTube-videoserie om naturlig språkbehandling av Dan Jurafsky og Christopher Manning, professorer i informatikk og lingvistikk ved Stanford University.
Sentimentanalyse er en prosess der man bruker teknikker for naturlig språkbehandling (NLP) til å trekke ut sentimenter (positivitet, følelser, emosjoner) fra tekstdata. Med den raske utviklingen av maskinlæring og NLP-teknologier bruker store og små selskaper i stadig større grad sentimentanalyse for å etablere seg i markedet.
Det finnes mange bruksområder for sentimentanalyse og meningsbrytning. Organisasjoner kan bruke sentimentanalyse i markedsundersøkelser, kundeservice, finansmarkeder, politikk og markedet for sosiale medier, for å nevne noen.
Selv om sentimentanalyse ikke er perfekt, er den likevel svært effektiv når det gjelder å analysere tekstdata på nettet i stor skala. Sentimentanalysemodeller er imidlertid allerede like nøyaktige som menneskelige bedømmere, om ikke mer pålitelige.
Det er bare et spørsmål om tid før sentimentanalysemodeller oppnår en nøyaktighet på nesten 100% når det gjelder å utvinne meninger fra store tekststykker. Det er en teknologi som har vist seg å optimalisere arbeidsprosesser og gi teamene mulighet til å få en dypere forståelse av kundene sine.
Hvis du vil vite mer, kan du prøve vår 7 dagers prøveperiode uten krav om kredittkort, eller snakk med oss for å diskutere hvordan våre sentimentanalyseløsninger kan ta organisasjonen din til neste nivå.
Prøv Speak gratis i 7 dager, uten krav om kredittkort
Slik transkriberer du et opptak til tekst Med vårt transkriberingsverktøy uten kode kan du konvertere et lydopptak til tekst i bare to trinn. Finn
Slik transkriberer du en YouTube-video Du trenger ikke å konvertere en YouTube-video til mp4 for å transkribere den. Bare last opp URL-en til Speak
Hvordan transkribere lyd og video til tekst på 2 minutter (2022 Guide) Lær hvordan du transkriberer lyd og video til tekst med Speak Ai
Den komplette guiden til tekstanalyse (2022) Tekstanalyse (eller tekstutvinning) refererer til bruk av naturlige språkbehandlingsteknikker for å trekke ut nøkkelinnsikt fra biter
Hva er naturlig språkbehandling: The Definitive Guide Naturlig språkbehandling er det store feltet som studerer hvordan datamaskiner kan forstå menneskelig språk nøyaktig, og
En enkel guide til hvordan du gjør markedsundersøkelser i 2021 Lær noen enkle trinn for å komme i gang med markedsundersøkelser,
I en begrenset periode, lagre 93% med en fullpakket Speak-plan. Start 2025 sterkt med en topprangerte AI-plattform.
Norsk bokmål 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi