Een opname naar tekst transcriberen
28 april 2022
Geen reacties
Een opname naar tekst transcriberen Met ons transcriptieprogramma zonder code kun je een audio-opname in slechts twee stappen omzetten naar tekst. Zoek
Sentimentanalyse is het extraheren van emoties en gevoelens uit een bepaalde tekst. Dit stelt organisaties in staat om de onderliggende betekenissen achter een bericht te begrijpen, die heel goed verborgen kunnen zijn. Maar hoe werkt sentimentanalyse precies en zou je bedrijf het moeten gebruiken?
Voordat we dieper ingaan op hoe sentimentanalyse werkt, kijken we eerst hoe krachtig sentimentanalyse kan zijn als er op de juiste manier gebruik van wordt gemaakt.
We herinneren ons allemaal die Nike Colin Kaepernick-campagne, toch? Degene die ruzie veroorzaakte tijdens Thanksgiving en waarschijnlijk verantwoordelijk was voor een aantal gebroken vriendschappen?
Als je dat niet weet, volgt hier een korte samenvatting.
In 2018 introduceerde Nike een marketingcampagne met Colin Kaepernick, voor sommigen een controversieel figuur, die een nationale sociale media-brandstorm ontketende.
In de 12 maanden voordat Nike de Kaepernick-advertentie aankondigde, Nike had een gemiddeld positief nettosentiment van 26,7% op sociale media. Het nettosentiment van Nike kelderde echter naar -4,7% na de aankondiging.
Als jij het hoofd marketing van Nike was, zou je onmiddellijk de stekker uit de campagne trekken, toch? Waarom deden ze dat dan niet?
Ondanks de schijnbaar negatieve ontvangst aan de oppervlakte, rapporteerde Nike een stijging van de verkoop met 31% en een explosie in merkvermeldingen door 2.677%.
Nike maakte gebruik van sentimentanalyse om zich te realiseren dat onder die golf van negatief sentiment een aantal niet gerapporteerde positieve sentimenten van hun doelklanten zat - consumenten die belangrijk voor hen zijn. Nike accepteerde de gok, ging door met de advertentie en de resultaten spraken voor zich.
Sentimentanalyse, ook bekend als opinion mining, verwijst naar het extraheren van emoties (blij, boos), intenties (vraag, klacht, mening, enz.) en positiviteit (negatief, neutraal, positief) uit tekst.
Veelgebruikte toepassingen van sentimentanalyse zijn reputatiemanagement, social media monitoring, marktonderzoek en analyse van feedback van klanten. Sentimentanalyse is ook een onderdeel van natuurlijke taalverwerking (NLP) - waarbij AI en computers worden gebruikt om linguïstiek te bestuderen.
De termen sentimentanalyse, tekstanalyse en natuurlijke taalverwerking (NLP) worden vaak door elkaar gebruikt. Hoewel dit allemaal verwante termen zijn in de datawetenschap en dezelfde praktische toepassingen kunnen hebben, betekenen ze niet hetzelfde.
Sentimentanalyse: Zoals vermeld, verwijst sentimentanalyse naar het toekennen van sentimentscores (positief, negatief of neutraal) aan teksten via machinale algoritmen. Sentimentanalyse wordt ook wel opinion mining genoemd.
Tekstanalyse: Tekstanalyse, ook bekend als text mining, verwijst naar het analyseren van ongestructureerde gegevens en het extraheren van informatie daaruit, zoals het genereren van woordwolken. Tekstanalyse gaat meestal samen met sentimentanalyse vanwege de vergelijkbare aard ervan.
Natuurlijke taalverwerking (NLP): Natuurlijke taalverwerking is een vakgebied binnen de informatica dat zich bezighoudt met het gebruik van computers om menselijke taal te analyseren. Je kunt natuurlijke taalverwerking zien als een superset van sentimentanalyse en tekstanalyse.
Er zijn vijf hoofdtypen sentimentanalyse, die zich elk richten op verschillende aspecten van een dataset:
Emotiedetectie is gericht op het herkennen van emoties via woorden in een gegeven tekst, zoals Blijdschap, teleurstelling, woede en angst.
Er zijn verschillende manieren om emoties in tekst te detecteren. De meest gebruikelijke is het identificeren van sleutelwoorden en deze emoties toewijzen op basis van een lexicon (een lijst van woorden en hun geassocieerde gevoelens).
Aspect-gebaseerde sentimentanalyse (ABSA), ook bekend als kenmerk-gebaseerde sentimentanalyse, is het proces van het herkennen van vooraf bepaalde aspecten en hun geassocieerde sentimenten in een dataset.
Deze aspecten variëren van organisatie tot organisatie, met als meest voorkomende aspecten prijs, verpakking, ontwerp, UX en klantenservice.
ABSA wordt meestal gebruikt bij product- en dienstbeoordelingen om te bepalen welke functies klanten het meest bevielen of niet bevielen. Organisaties kunnen zich dan richten op specifieke onderdelen van hun producten en diensten die verbetering behoeven.
Fijnkorrelige sentimentanalyse splitst zinnen op in delen en extraheert het sentiment uit die afzonderlijke delen. Het sentiment wordt dan ingedeeld in een van de vijf polariteitscategorieën: zeer positief, positief, neutraal, negatief, zeer negatief.
De nauwkeurigheid van de polariteit is belangrijk bij het interpreteren van waarderingsschalen voor feedback van klanten. Op een beoordelingsschaal van 1-5 sterren is 1 bijvoorbeeld zeer negatief en 5 zeer positief. Op een beoordelingsschaal van 1-10 zou 1-2 zeer negatief zijn, terwijl 9-10 zeer positief is.
Grofkorrelige sentimentanalyse is vergelijkbaar met fijnkorrelige sentimentanalyse. Grofkorrelige sentimentanalyse is echter anders omdat het sentiment uit het geheel van documenten of zinnen wordt gehaald in plaats van zinnen op te splitsen in verschillende delen.
Grofkorrelige sentimentanalyse classificeert sentiment in slechts drie polariteitscategorieën: positief, neutraal, negatief.
Met meertalige sentimentanalyse kun je gegevens verzamelen uit niet-Engelse teksten zonder ze te vertalen. Vertalen in meertalige analyses kan handig zijn, maar het is onbetrouwbaar omdat taalkundige nuances zoals semantiek en lexicons door elkaar kunnen lopen.
Het is gemakkelijk te vergeten, maar alleen 17% van de wereldbevolking spreekt Engelsen Engels vertegenwoordigt slechts 25,9% van de internetgebruikers. Met meertalige sentimentanalyse kunt u die ontbrekende meerderheid aanboren en de waarde voor uw bedrijf maximaliseren.
In plaats van sentiment te identificeren, onderzoekt intentieanalyse tekstuele aanwijzingen voor intentie en deelt ze in vooraf bepaalde tags in. Deze tags zijn sterk afhankelijk van je bedrijfsbehoeften en zijn niet one-size-fits-all.
Intentieclassificeerders voor sociale mediaberichten kunnen bijvoorbeeld worden gescheiden in suggestie, query, klacht, feedback, en marketing. Terwijl meer geschikte tags voor het analyseren van feedback van klanten zijn Geïnteresseerd, belangeloos, aanmeldenen uitschrijven.
Sentimentanalyse maakt gebruik van een combinatie van natuurlijke taalverwerkingstechnieken (NLP), statistiek en machine-learningmethoden om het sentiment in tekst en de polariteit ervan automatisch te bepalen..
De meest gebruikte modellen voor sentimentanalyse zijn regelgebaseerd, machine learning en hybride.
In de regelgebaseerde aanpak wijst het algoritme de sentimentele score van tekst toe en berekent deze op basis van een door mensen gemaakte set regels of lexicons (een lijst van woorden en hun bijbehorende emoties).
In de lijst stonden al de bijbehorende sentimentele scores voor zowel negatieve (afschuwelijk, verschrikkelijke, slecht) en positief (goed, geweldig, heerlijk) woorden. Vervolgens identificeert het algoritme de gepolariseerde woorden en telt het algemene sentiment op, meestal op een schaal van -1 tot +1.
Een goed sentimentanalysemodel dat de lexicongebaseerde benadering gebruikt, moet de impact van elke subtekst op de waargenomen intensiteit in tekst op zinniveau meenemen. Er zijn 5 factoren die de polariteit van een zin beïnvloeden:
Interpunctie, namelijk het uitroepteken (!), verhoogt de intensiteit zonder de semantische oriëntatie te wijzigen.
Kapitalisatiespecifiek ALL-CAPS gebruiken om een sentiment-relevant woord te benadrukken in de aanwezigheid van andere niet-gekapitaliseerde woorden, verhoogt de grootte van de sentimentintensiteit zonder de semantische oriëntatie te beïnvloeden.
Graadmodificatoren (ook wel intensifiers, boosterwoorden of graadbijwoorden genoemd) beïnvloeden de intensiteit van een sentiment door de intensiteit te verhogen of te verlagen. Bijvoorbeeld: "Het weer is extreem warm."
Polariteitsverschuiving door conjunctiesHet contrastieve voegwoord "maar" geeft een verschuiving in de sentimentpolariteit aan, waarbij het sentiment van de tekst na het voegwoord overheerst. Bijvoorbeeld: "Het weer is warm, maar het is draaglijk." heeft gemengd sentiment, waarbij de laatste helft de algemene waardering dicteert.
Vangpolariteit Negatie Door de aaneengesloten reeks van 3 items voorafgaand aan een lexicale eigenschap met een sentiment te onderzoeken, vangen we bijna 90% van de gevallen op waarin de polariteit van de tekst door negatie wordt omgedraaid. Een ontkennende zin zou bijvoorbeeld zijn: "Het weer is niet echt zo warm.".
Initiële investering van menselijke inspanning: Een regelgebaseerde sentimentanalyse-engine vanaf nul opbouwen kan lastig zijn. Er zijn duizenden woorden in de Engelse taal, om nog maar te zwijgen over het ontwikkelen van lexicons voor meertalige sentimentanalyse-engines.
Subjectiviteit over het eens zijn over polariteit: Onenigheid over de valentie van een woord kan ook van invloed zijn op de uiteindelijke resultaten. Als een andere onderzoeker bijvoorbeeld dezelfde sentimentele score toekent aan afschuwelijk zoals je zou doen om slechtWat moet de algemene sentiment score zijn?
Kan context niet detecteren: De op regels gebaseerde sentimentbenadering detecteert sarcasme en context mogelijk niet. Bijvoorbeeld, "Die Jack is de teamleider? Ik weet zeker dat hij het geweldig zal doen en het niet zal verpesten 😂😂 " kan een positieve sentiment score opleveren ondanks dat het een sarcastische, negatieve belediging is.
Bij machinaal leren wordt de sentimentanalyse-engine getraind om tekstgegevens automatisch te classificeren met de juiste tags. De training (supervised en unsupervised machine learning) wordt meestal gedaan door de engine te voeden met tonnen vooraf getagde tekstgegevens.
Door het continu voeden van vooraf getagde voorbeelden kan de machine dan linguïstiek leren zoals een mens dat zou doen en nauwkeurig tags van toekomstige datasets voorspellen (bijv, dat lied was verlicht lol -> positief)
Investering van tijd en middelen: Het trainen van een machine-learning algoritme om een bevredigend nauwkeurigheidsniveau te bereiken kan veel tijd in beslag nemen. Het verkrijgen van voldoende datasets om de motor te voeden kan ook kostbaar zijn.
Gevoelig voor fouten: Machine-leersystemen kunnen ook onnauwkeurig zijn, bijvoorbeeld wanneer ze worden gevoed met bevooroordeelde of onnauwkeurige datasets.
De hybride aanpak combineert zowel machine learning als regelgebaseerde sentimentanalyse om nauwkeurigere resultaten te produceren. Modellen die gebruikmaken van de hybride aanpak brengen echter de meeste initiële kapitaal- en onderhoudskosten met zich mee.
Sinds de komst van het internet in de jaren negentig hebben consumentenplatforms en sociale mediaplatforms zich ontwikkeld en zijn ze steeds meer verweven geraakt met ons dagelijks leven. Naarmate de Het aantal internetgebruikers zal naar verwachting groeien tot 5,3 miljard in 2023. (6% CAGR), kun je de enorme waarde van online gegevens niet over het hoofd zien.
Bedrijven kunnen ook niet voorbijgaan aan de invloed van sociale media op de aankoopbeslissingen van consumenten. Volgens GlobalWebIndex54% van de mensen met een social media-account gebruikt social media om producten te onderzoeken.
Bovendien geven gebruikers van sociale media en opinieleiders hun mening over merken, politiek en mensenrechtenkwesties. Deze door gebruikers gegenereerde inhoud is van grote invloed op het consumentengedrag omdat klanten vertrouwen meer op mond-tot-mondreclame dan op reclameboodschappen.
Met behulp van sentimentanalyse kunnen bedrijven stoppen met passief reageren op de publieke opinie en proactief stappen ondernemen om het algemene sentiment ten opzichte van hun merk vorm te geven. Met sentimentanalyse kunnen bedrijven het volgende te weten komen wat consumenten zeggen en ook de betekenis achter die berichten.
Met behulp van tools voor sentimentanalyse kun je met één klik duizenden, zo niet miljoenen online teksten analyseren. In plaats van individuele tweets of Facebook-posts te onderzoeken, kunnen bedrijfseigenaren direct zien wat consumenten van hun merk vinden.
Bovendien verloopt de sentimentanalyse automatisch, wat arbeidskosten en tijd voor het verzamelen van gegevens bespaart.
Sentimentanalyse gaat verder dan wat klanten zeggen, geven ze inzicht in waarom klanten die meningen hebben. Door meningen te onderzoeken op hun intenties en polariteit, kunnen bedrijven verbeterpunten identificeren die ze zich misschien nooit hebben gerealiseerd.
Sentimentanalyse stelt je ook in staat om op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen voor beter geïnformeerde besluitvorming. Zonder betrouwbare gegevens om je beslissingen op te baseren, tast je in het duister en verspil je uiteindelijk tijd en geld.
Sentimentanalyse biedt volop mogelijkheden voor realtime marketing - marketingboodschappen die spontaan worden opgesteld. Omdat gegevens in real-time aan u worden gerapporteerd, kunt u met sentimentanalyse inspelen op trending events of zelfs PR-crises beheren voordat ze uitgroeien tot een groot probleem.
Sentimentanalyse kan ook enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens op schaal analyseren, bijvoorbeeld commentaren, berichten, afbeeldingen en zelfs video's. Je kunt zelfs bepaalde API's voor sentimentanalyse integreren met software voor klantenrelatiebeheer (CRM) om meningen te verzamelen uit feedback van klanten in realtime.
Sentimentanalyse is in wezen uitzoeken hoe mensen over een bepaald onderwerp denken. Deze technologie heeft toepassingen in bedrijven, NGO's, politieke partijen en zelfs landen. Door de innerlijke gevoelens van mensen te begrijpen, kunnen onderzoekers hun behoeften immers beter begrijpen.
Social listening verwijst naar het monitoren van sociale-mediaberichten over een merk of onderwerp dat verband houdt met uw bedrijf. In plaats van het verzamelen van enorme hoeveelheden sociale-mediaposts waarin uw bedrijf wordt genoemd, gaat u met sentimentanalyse een stap verder en belicht u waarom ze maakten die opmerkingen.
Je kunt ook opinieonderzoek doen naar je concurrenten en ontdekken hoe mensen denken over hun merk en hun producten en diensten. Bovendien gebeuren al deze analyses in realtime, waardoor je meer wendbare marketingstrategieën kunt uitvoeren.
Je kunt een API voor sentimentanalyse integreren met Twitter om meningen over een bepaald onderwerp te verzamelen. In dit onderzoek van Abdur Rasool et al. werd een machine learning sentimentanalyse uitgevoerd op Adidas en Nike door teksten van Twitter te verzamelen. Hun algemene sentimentscore werd berekend met machine learning-technieken voordat ze met elkaar werden vergeleken.
Uit de resultaten bleek dat Nike en Adidas een vergelijkbare verdeling van het sentiment hadden - een algemeen positief sentiment met een meerderheid die neutraal was. Adidas had echter een iets hoger positief sentiment dan Nike (27,2% vs. 24,5%). Dit kan een goed of slecht teken zijn, afhankelijk van voor welk bedrijf je werkt.
Afhankelijk van je tool voor sentimentanalyse kun je gebruikers met neutrale en negatieve sentimenten lokaliseren om ze om te zetten in positieve merkambassadeurs. Over het algemeen geeft sentimentanalyse je informatie waarmee je weloverwogen beslissingen kunt nemen om je merkimago te verbeteren.
Afhankelijk van de grootte van je bedrijf kunnen er honderden of zelfs duizenden van sociale-mediaberichten waarbij uw merk betrokken is. Sommige hiervan kunnen vragen, klachten of andere negatieve berichten zijn.
Een gebrek aan of trage sociale-mediabetrokkenheid kan leiden tot het verlies van loyale klanten en hun customer lifetime value. Erger nog, ze kunnen negatieve mond-tot-mondreclame verspreiden en andere mensen ervan weerhouden om bij u te kopen.
Als zo'n PR-crisis zich voordoet, zullen tools voor sentimentanalyse je helpen deze te beheersen voordat ze te groot worden.
In 2014 lanceerde Expedia Canada hun "Ontsnap aan de winter: Angst" Kerstadvertentie. Daarin was een vader doodsbang door wat hij dacht dat de hevige sneeuwstorm buiten was, maar eigenlijk het krijsende geluid van zijn dochter die viool aan het oefenen was.
De onaangenaam luide en vals klinkende kreten werden na een aantal uitzendingen ondraaglijk. De reclame werd zelfs uitgezonden tijdens het Wereldkampioenschap Junior Hockey, wat niet goed ontvangen werd.
Veel Canadezen stroomden naar sociale media om de afschuwelijke geluidskeuze van de advertentie bekritiserenmet opmerkingen die zo ver gingen om te zeggen "Slechtste reclame, het wordt zooooooooooooooo overdreven afgespeeld dat het irritant wordt, en ik zal waarschijnlijk geen gebruik meer maken van expedia, gewoon omdat deze reclame zo verdomd irritant is."
Expedia Canada reageerde onmiddellijk op het negatieve sentiment door de advertentie stop te zetten en twee vervolgen uit te brengen. In een daarvan gooide dezelfde vader de viool het huis uit. In het andere vervolg nodigde Expedia een echte gebruiker van sociale media uit die commentaar had gegeven op de eerste advertentie om de viool in stukken te slaan.
Zoals Expedia Canada laat zien, kun je met sentimentanalyse gênante ongelukjes of PR-crises omzetten in marketingkansen en zo de merkbekendheid vergroten.
Omdat sentimentanalyse zich bezighoudt met het begrijpen van de houding en meningen van consumenten, is het gebruikelijk om het te combineren met marktonderzoek. Opinion mining vindt meestal plaats in de interpretatie- en analysefase van de marketingonderzoeksproces.
Meer in het bijzonder ontleden marktonderzoekers meningen uit datasets die zijn verzameld door middel van focusgroepen en interviews. Door dieper te graven in waarom je onderzoeksdeelnemers zeiden wat ze zeiden, kun je hun exacte problemen, behoeften en wensen ontdekken.
Weinig gegevenstranscriptie en software voor gegevensverzameling worden geleverd met tools voor sentimentanalyse, en dat is een van de manieren waarop we ons onderscheiden. Met Speak kunt u transcripties op schaal produceren en deze precieze gegevenssets analyseren met tools voor tekst- en sentimentanalyse - allemaal in één gecentraliseerde mediadatabase.
Als u meer wilt weten over hoe Speak uw workflowprocessen kan optimaliseren en de ROI op onderzoek kan verhogen, schrijf u dan in voor onze 7-dagen proefabonnement zonder creditcard.
Kwalitatief onderzoek is een type marktonderzoek dat zich richt op het verkrijgen van subjectieve informatie. In tegenstelling tot kwantitatief onderzoek verzamelen kwalitatieve gegevens niet-kwantificeerbare gegevens zoals meningen, houdingen en percepties ten opzichte van een onderwerp.
Een groot deel van elk marktonderzoek bestaat uit het transcriberen van gegevens uit interviews voor verdere analyse. Omdat de nadruk ligt op subjectieve meningen, kunnen de gegeven antwoorden vrij lang zijn.
Zelfs marktonderzoek voor kleine bedrijven kan het analyseren van tientallen kwalitatieve gegevenssets inhouden. Als je ervan uitgaat dat je 50 deelnemers hebt geïnterviewd en dat elke sessie 30 minuten duurde, heb je 25 uur aan opnames om te bekijken.
Sentimentanalyse versnelt dat proces door de datasets te analyseren en de sentimentscores op schaal te produceren. Speak's insights dashboard genereert ook veelvoorkomende trefwoorden en onderwerpen uit elk marktonderzoek om een overzicht te krijgen van de belangrijkste gebieden om aandacht aan te besteden.
Zo kun je snel de belangrijkste gebieden identificeren die verbetering behoeven. Voor nauwkeurigere analyses rapporteert het dashboard van Speak ook de sentimenten van individuele zinnen, zodat je je kunt richten op specifieke gebieden die mogelijk verbetering behoeven.
Woordwolken zijn een geweldige manier om de belangrijkste woorden, onderwerpen en zinnen in een tekstpassage te markeren op basis van frequentie en relevantie. Genereer woordwolken uit uw tekstgegevens om een gemakkelijk te begrijpen visuele uitsplitsing te maken voor diepere analyse. Probeer onze gratis woordwolk generator vandaag nog om inzichten uit uw gegevens automatisch te visualiseren.
Een goede klantenservice is essentieel voor elk bedrijf. Volgens een onderzoek uitgevoerd door Twitter, gebruikers verwachten dat merken binnen een uur reageren. Een uur is een korte tijd om een heleboel vragen van klanten te beantwoorden, om nog maar te zwijgen over het feit dat ze de vraag hebben gesteld buiten kantooruren.
Software voor klantrelatiebeheer (CRM) stelt je in staat om onmiddellijk te reageren op vragen van klanten. In combinatie met een sentimentanalyse-API kun je klantinteracties op schaal analyseren en bepalen wat klanten van je producten en diensten vinden.
Sentimentanalyse werpt ook licht op onopgemerkte problemen in je producten en services. Met aspectgebaseerde sentimentanalyse kun je bepalen welke functies je moet verbeteren of behouden.
Over het geheel genomen is je product het belangrijkste element van de marketingmix en sentimentanalyse helpt je om de kwaliteit van je producten naar grotere hoogten te tillen.
Adobe is een uitgebreid softwarepakket dat geliefd is bij creatieven over de hele wereld. Enkele van de opmerkelijke tools zijn Adobe XD (UI/UX-ontwerp), Adobe Photoshop (grafische editor) en Adobe Lightroom (foto-editor). Vooral de Twitter-klantenservice van Adobe XD is zo indrukwekkend dat Twitter prees hen op hun blog.
Door proactief te reageren op vragen van klanten, heeft Adobe XD (en andere Adobe Twitter accounts) met succes een hechte gemeenschap van creatieven op Twitter gecreëerd.
Bijvoorbeeld, @AdobeXD heeft bijna 120 duizend volgers, een indrukwekkend aantal, maar het wordt nog steeds in de schaduw gesteld door de andere Twitter-accounts van Adobe, @Lichtkamer (1,8 miljoen volgers) en @Photoshop (3,2 miljoen volgers).
Het algemene Twitter-account van de klantenservice van Adobe, @AdobeCareHet is een bedrijf dat Twitter afspeurt naar onderwerpen die verband houden met hun bedrijf, in dit geval, photoshop. Zoals je misschien hebt gemerkt, heeft de klant AdobeCare nooit zelf getagd.
Dankzij proactieve sentimentanalyse en social listening software slaagt AdobeCare er echter in om met een indrukwekkende snelheid te reageren op vragen van klanten.
Sentimentanalyse heeft ook toepassingen in de financiële wereld, vooral bij beleggers en daghandelaren. Beleggers volgen vaak de marktsentiment - het algemene sentiment van beleggers ten opzichte van een financiële markt of bedrijf.
Financiële markten zijn volatiel en veranderen altijd onverwacht tot de ondergang van beginnende daghandelaren die hopen snel rijk te worden. Doorgewinterde beleggers zouden handelspsychologie om marktsentimentfactoren te analyseren en winstgevende trades te maken.
De twee belangrijkste factoren die deze volatiliteit beïnvloeden zijn nieuwsgebeurtenissen (politiek, nieuwe wetten, industriegerelateerd, bedrijfsresultaten) en commentaren in de sociale media.
Door gebruik te maken van tools voor sentimentanalyse kunnen beleggers het algemene sentiment van een financiële markt in realtime kennen en voorspellingen doen over veranderingen in aandelenkoersen.
Bijvoorbeeld, nadat social media influencer Kylie Jenner deze tweet plaatste, daalde de aandelenkoers van SNAP met 7%, wat zich vertaalde in een verlies van $1,3 miljard in marktwaarde. Kylie Jenner had op dat moment 39 miljoen volgers, dus het is geen wonder dat een enkele tweet zo'n grote impact had op het marktsentiment en de aandelenkoersen.
Een software voor sentimentanalyse zou een plotselinge daling in het sentiment onmiddellijk melden, zodat beleggers voldoende tijd hebben om aandelen te verkopen voordat de prijzen verder dalen.
Politici en overheidsinstanties maken vaak gebruik van sentimentanalyse om meningen van het grote publiek, kiezers en zelfs concurrenten te verzamelen. Met sentimentanalyse kun je direct pijnpunten van miljoenen burgers extraheren en deze aanpakken voor politieke steun.
Als onderdeel van de herverkiezingscampagne van president Barack Obama in 2012 maakte Obama for America gebruik van sentimentanalyse om 5,7 miljoen berichten van de campagnewebsite ontginnen. Het algoritme tagde woorden uit onderzoeken zoals peiling of bijdrage gebaseerd op vooraf gegeven lexicons (een lijst die aan elk gegeven woord een sentiment toekent).
Maleisië, lid van ASEAN (Association of Southeast Asian Nations), hield in 2018 zijn 14e algemene verkiezingen. De regerende partij was altijd Barisan Nasional, de belangrijkste coalitie van rechtse en centristische partijen.
Pakatan Harapan (de coalitie van centrumlinkse partijen) won echter op miraculeuze wijze de 14e algemene verkiezingen en versloeg Barisan Nasional met een verpletterende overwinning. Er waren gemengde gevoelens omdat Maleisië nu voor het eerst in 61 jaar door een andere partij geregeerd zou worden.
Verschillende onderzoekers voerden een sentimentanalyse uit op de acceptatie van burgers ten opzichte van de nieuwe regeringspartij op basis van de Naive Bayes-methode (een probabilistische methode). Deze onderzoekers verzamelden tweets en relevante hashtags gedurende een maand voordat ze het algemene sentiment berekenden.
Het blijkt dat het publieke sentiment ten opzichte van Pakatan Harapan 30% positief was, 41% neutraal en 29% negatief - nauwelijks positief.
De nieuwe regering ging snel aan de slag en analyseerde na 100 dagen het publieke sentiment opnieuw. Na onderzoek onder 487.000 respondentenDe resultaten toonden aan dat de publieke opinie "positiever dan negatief" was, waarbij de negatieve gevoelens overhelden naar vervoer en corruptie.
Daarom creëert sentimentanalyse niet alleen kansen voor bedrijven, maar ook voor overheden om beter tegemoet te komen aan de behoeften van mensen. Zonder sentimentanalyse zou je onderliggende problemen kunnen negeren en inkomsten, publieke steun of andere statistieken die relevant zijn voor je organisatie mislopen.
Als het op tools voor sentimentanalyse aankomt, heb je drie opties: het zelf bouwen, kant-en-klare software kopen of het op maat laten maken door een leverancier. Hoe dan ook, er zijn verschillende vragen die je jezelf moet stellen voordat je een tool voor sentimentanalyse kiest.
Ten eerste, hoe complex moeten de algoritmen zijn? Er bestaan verschillende soorten software voor sentimentanalyse, die elk verschillende technieken gebruiken om tekst te analyseren. Meer geavanceerde tools kunnen sarcasme, emoticons en andere taalkundige nuances nauwkeuriger herkennen, maar brengen hogere kosten met zich mee.
Volgende, Krijg je een proef? De beste manier om sentimentanalyse in je bedrijf te implementeren is door het zelf uit te proberen. Verschillende modellen voor sentimentanalyse hebben een verschillende nauwkeurigheid en zijn mogelijk niet getraind voor jouw specifieke behoefte.
Vraag jezelf ook af of de tool voor sentimentanalyse past binnen de reikwijdte en het budget van je project. Uitgebreide software voor sentimentanalyse zou hogere initiële kapitaal- en onderhoudskosten vereisen. Of het nu gaat om het analyseren van tweets of feedback van klanten, kies een oplossing die past bij je bedrijfsdoelen om de ROI te maximaliseren.
Eindelijk, Zijn er services met toegevoegde waarde? Een effectieve software voor sentimentanalyse combineert verschillende tekstanalysehulpmiddelen voor een meer holistische analyse van tekstgegevens. Er moet ook een sentimentanalyse API die u kunt integreren in uw CRM of andere marketingsoftware in je stapel.
Omdat sentimentanalyse zo'n complex proces is, moet je voor de meeste opties betalen. Sommige platforms bieden proefversies aan zodat je het platform kunt uitproberen voordat je je eraan verbindt, aangezien deze tools duur kunnen zijn - ze kosten honderden en zelfs duizenden per jaar.
Natuurlijk zijn deze kosten verwaarloosbaar als je in een groot bedrijf werkt. Maar wat als je net begint of gewoon wilt experimenteren met de mogelijkheden van tools voor sentimentanalyse?
Bij Speak bieden we een alles-in-één oplossing voor gegevenstranscriptie, sentimentanalyse en API-integraties. We stellen gebruikers ook in staat om al onze gratis analysetools - sentimentanalyse, entiteitherkenning en woordwolkenmaker om dominante trefwoorden te identificeren.
We bieden ook een 7-dagen proefabonnement zonder dat je een creditcard nodig hebt als je verder wilt experimenteren. Om toegang te krijgen tot onze hele reeks tools hoef je je alleen maar gratis aan te melden!
Als je sentimentanalyse wilt gebruiken voor jouw organisatie, hebben we verschillende plannen vanaf slechts $19,99 per maand. We hebben ook oplossingen op maat voor uw specifieke behoeften en maken het eenvoudig om uw onderzoeks- en analyse-inspanningen op te schalen.
Als je meer wilt weten, neem dan contact met ons op en wij helpen je om je bedrijfsopbrengsten te verbeteren, je merkbekendheid te vergroten en je workflows te optimaliseren, allemaal met behulp van sentimentanalyse.
Er zijn veel kant-en-klare sentimentanalyse-engines (zoals Spreek) meestal in de vorm van SaaS (Software as a Service). Aan de andere kant kun je je eigen oplossingen voor sentimentanalyse bouwen met open source bibliotheken en door de onderstaande tutorials te volgen.
Beslissen tussen het kopen of bouwen van een tool voor sentimentanalyse houdt voornamelijk het volgende in kosten, expertise en tijd.
Het kopen van een oplossing voor sentimentanalyse bespaart tijd en vereist geen computerkennis. Deze voorgetrainde modellen worden meestal geleverd met integraties met populaire apps van derden zoals Twitter, Slack, Trello en andere Zapier-integraties. Je hoeft deze sentimentanalyse-engines ook niet te onderhouden omdat je leverancier dat voor je doet.
Aan de andere kant kun je bij het bouwen van je eigen sentimentanalysemodel het model aanpassen aan je eigen behoeften. Als je de tijd en toewijding hebt, kun je het jezelf aanleren met online bronnen en een sentimentanalysemodel vanaf nul opbouwen.
We hebben hieronder handige bronnen en tutorials voor je als je je eigen oplossing voor sentimentanalyse wilt bouwen of als je gewoon meer wilt weten over dit onderwerp.
Voordelen
Goedkoper
✅ Bespaart tijd en moeite
✅ Wordt geleverd met API en Zapier-integraties
✅ Je hebt geen kennis van data science of codering nodig
Nadelen
❌ Mogelijk niet geschikt voor uw specifieke behoeften
Voordelen
✅ Aangepast aan uw projectomvang en doelen
✅ Eenvoudige modellen voor sentimentanalyse kun je zelf maken
Nadelen
Het kost tijd om de motor op te bouwen en te trainen
❌ Investerings- en onderhoudskosten vooraf
Sentimentanalyse geeft een overzicht van hoe mensen over een onderwerp denken. Het is echter niet perfect en heeft verschillende beperkingen. De belangrijkste beperkingen van sentimentanalyse zijn:
De term polariteit in sentimentanalyse verwijst naar de mate waarin een woord of zin positief, negatief of neutraal is. Het is gemakkelijk om gepolariseerde woorden te classificeren als positief of negatief. Bijvoorbeeld, goed duidt op positief sentiment, terwijl slecht duidt op een negatief sentiment.
Het probleem ontstaat echter wanneer je moet beslissen hoe positief een woord of zin moet zijn. Bijvoorbeeld "het eten was afschuwelijk" en "het eten was verschrikkelijk"Beide duiden duidelijk op negatief sentiment, maar het toekennen van een specifieke sentimentscore is subjectief voor het analysemodel en de menselijke annotator.
In het algemeen kunnen verschillende mensen verschillende sentimentscores toekennen aan dezelfde zin, omdat sentiment subjectief is.
Mensen uiten hun mening in een context en als je die context wegneemt, verandert de betekenis van hun woorden. Enkele van deze contexten zijn het gebruik van synoniemen, ironische en sarcastische opmerkingen, memes en zelfs emoticons.
Bijvoorbeeld "Waarom doe je dit nu pas? 😠😠" duidt duidelijk op een negatief sentiment. Het sentiment zou echter volledig veranderen als deze opmerking bijvoorbeeld werd gevolgd door een ander bericht "Dat uitschot had al veel eerder moeten krijgen wat hij verdiende, lmao"..
Dat vervolgbericht geeft meer context en verandert de vorige zin volledig. Plotseling is het geen negatieve klacht over vertragingen - het is een viering van iemand die eindelijk gestraft wordt voor zijn daden.
Veel modellen voor sentimentanalyse werken door een sentimentscore toe te kennen aan een specifiek woord op basis van een vooraf bepaalde lijst. Maar het is niet omdat een zin geen sentimentwoorden bevat dat hij geen sentiment uitdrukt en omgekeerd.
Bijvoorbeeld "De Redmi-man vertelde me dat ik een iPhone moest kopen in plaats van Android als ik een echte smartphone wilde". bevat geen gepolariseerde woorden en kan een neutrale sentimentscore opleveren. De zin geeft echter duidelijk een negatief sentiment ten opzichte van Android-telefoons aan.
Je moet machine learning modellen voor sentimentanalyse trainen om sarcasme, contexten en andere uitdagingen op het gebied van sentimentanalyse correct te identificeren. De training houdt in dat je de engine tonnen tekstdocumenten geeft om te verbeteren en te leren, net zoals een mens dat zou doen.
Het nadeel is dat het algoritme veel tijd en voeding nodig heeft om een nauwkeurigheid op menselijk niveau te bereiken. Eventuele fouten of onnauwkeurigheden in de datasets die aan de machine worden toegevoerd zouden er ook voor zorgen dat het slechte gewoontes aanleert en, als gevolg daarvan, onnauwkeurige sentimentscores produceert.
Culturen hebben hun eigen dialecten en zelfs subdialecten, waarbij elk van hen gelijkaardige woorden bevat met een lichtjes verschillende betekenis. Sentiment ontcijferen zonder deze nuances te begrijpen zou leiden tot een onnauwkeurige analyse.
Bijvoorbeeld "Wil je gaan, maat?" zou een provocatie zijn als het in de Verenigde Staten werd gezegd, maar het zou een onschuldige vraag over reizen zijn als het elders werd gesteld.
Alleen al in 2021, Merriam-Webster meer dan 520 woorden toegevoegd aan het Engelse woordenboek. Veel van deze woorden (zoals FTW, TBH, amirite) kwamen voort uit de online cultuur. Andere woorden zagen aanpassingen in hun definities.
Bijvoorbeeld "doorbraak" kan een plotselinge ontdekking betekenen (positief sentiment) of een volledig gevaccineerde persoon die het virus oploopt (negatief sentiment).
Al sinds de oudheid zijn wetenschappers en geleerden gefascineerd door taalkunde. Dankzij hun toegewijde onderzoek naar het begrijpen van waarom een persoon iets zegt, is er veel vooruitgang geboekt in de wetenschap en het consumentengedrag.
De wereld gaat door de Vierde industriële revolutie waar AI, big data en machine learning de overhand zullen krijgen. Deze snel voortschrijdende machinetechnologie zal invloed hebben op elke sector, van gezondheidszorg tot recht, marketing enzovoort.
Bovendien, spraak-naar-tekst wordt steeds gebruikelijker nu Google en Amazon voorop lopen in het gebruik ervan. Een onderzoek voorspelde zelfs dat De helft van alle smartphonegebruikers zal spraakgestuurde zoektechnologie gebruiken.
Spraak en geschreven tekst zijn cruciale gegevens voor elke organisatie. Meer specifiek, het begrijpen van de intentie achter de gesproken of geschreven tekst wordt steeds belangrijker voor het voortbestaan van een organisatie.
De vraag naar tools voor sentimentanalyse zal dus toenemen naarmate organisaties meer inzicht willen krijgen in hun klanten en betere aanbiedingen willen ontwikkelen om aan hun behoeften te voldoen. De vraag is, gaat u sentimentanalyse ook gebruiken in uw bedrijf of blijft u achter bij uw concurrenten?
Sentimentanalyse is een goed onderzocht onderwerp met veel tijdschriftartikelen, boeken en online bronnen die beschikbaar zijn om van te leren. Hieronder hebben we handige bronnen verzameld als je je eigen sentimentanalysemodel wilt bouwen of als je gewoon meer wilt leren.
Bij het ontwikkelen van een sentimentanalyse model wordt gebruik gemaakt van Python, Javascript of R - de meest gebruikte programmeertalen in NLP en machine learning. Er is een voortdurend debat over welke taal beter is, maar raden we aan om Python als je een beginner bent.
Sinds Python meer dan 30 jaar geleden werd gecreëerd, heeft de codeergemeenschap een enorme verzameling bibliotheken, documentatie, gidsen en video tutorials voor elk vaardigheidsniveau verzameld. Deze uitgebreide verzameling Python-hulpmiddelen versnelt het ontwikkelingsproces om zeer nauwkeurige algoritmen te bouwen, waardoor de kosten en de algehele inspanning die nodig is, afnemen.
Hoe dan ook, iedere programmeur heeft zijn eigen voorkeuren, dus hebben we hieronder een lijst samengesteld met tutorials voor het bouwen van sentimentanalyse modellen met Python, Javascript en R.
Als je ervaring hebt met programmeren, hebben we ook uitgebreide documentatie over onze Speak API'scompleet met coderegels die je kunt kopiëren en plakken in je tekstverwerker. Naast het analyseren van sentiment, kun je ook Speak Ai integreren om spraak om te zetten in tekst en insluiten in uw browser.
Python NLTK met Pycharm - NLTK is een van de populairste Python-bibliotheken met een uitgebreide wiki met cursussen, projecten, veelgestelde vragen en meer. Deze video tutorial geeft gedetailleerde stap-voor-stap voorbeelden met Pycharm, een teksteditor voor programmeren.
Python NLTK met Google Colab - Deze videotutorial leert je hoe je een Naive Bayes algoritme voor sentimentanalyse kunt maken met Google Colab. Met dit platform van Google kan iedereen code schrijven in zijn browser.
Twitter-sentimentanalyse met Google Colab - Deze tutorial laat zien hoe je een sentimentanalyse-model maakt om meningen uit Tweets te halen.
Sentimentanalyse met Tensorflow en Google Colab - Deze video tutorial geeft een gedetailleerde stap-voor-stap handleiding voor het bouwen van een sentimentanalyse model vanaf nul. De gebruikte Python-bibliotheek is Tensorflow, een populaire bibliotheek in machine learning en deep learning frameworks.
Een app voor sentimentanalyse bouwen met Node.js - Deze tutorial is een gemakkelijk te begrijpen, stapsgewijze handleiding die kopieerbare codes bevat om het ontwikkelproces te vergemakkelijken.
Hoe een sentimentanalyse maken in R door Kaggle - Kaggle is een online community van datawetenschappers met relevante datasets, wedstrijden, cursussen en een actief forum.
Machines voor sentimentanalyse leren door ze te voeden met lexicons - een lijst van woorden en hun geassocieerde sentimenten. Deze lijst moet met de hand worden gecodeerd en neemt veel tijd in beslag om samen te stellen, gezien de enorme hoeveelheden woorden in een taal.
Gelukkig, Kaggle heeft een publiek beschikbaar sentiment lexicon in 81 talen. Kaggle is een community voor programmeurs en bevat veel nuttige bronnen op het gebied van codering, NLP en machinaal leren.
We raden je ten zeerste aan om hun cursussen die een certificaat opleveren dat je op je CV kunt zetten. Kaggle biedt cursussen voor alle niveaus over Python, machinaal leren, SQL, NLP, machinaal leren en Game AI.
Kaggle heeft ook meer dan 992 openbaar beschikbare datasets voor sentimentanalyse. Deze datasets omvatten een breed scala aan onderwerpen voor sentimentanalyse, waaronder Twitter, Amazon-recensies, financieel nieuws en meer.
Over het geheel genomen, Kaggle is de plek waar je terecht kunt voor coderingsmateriaal, vooral als je een beginner bent. Als je goed thuis bent in datawetenschap, kun je ook deelnemen aan codeerwedstrijden met geldprijzen tot $150.000.
Naast de bovengenoemde lexicons gebruikt de data science-gemeenschap ook vaak VADER, TekstBloben SentiWordNet woordenboeken. Je kunt deze lexicons gratis downloaden op GitHub, een populair platform voor ontwikkelaars om samen software te bouwen.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) is een op regels gebaseerd lexicon speciaal voor sentimenten van berichten in sociale media. Gegevenswetenschappers zijn dol op VADER omdat het net zo nauwkeurig is, zo niet nauwkeuriger dan menselijke beoordelaars.
TekstBlob: TekstBlob is een Python (2 en 3) bibliotheek voor het verwerken van tekstuele gegevens, en wordt geleverd met een API voor het uitvoeren van veelvoorkomende NLP taken zoals tagging, zelfstandig naamwoord-zinnen extractie, classificatie, vertaling en nog veel meer.
SentiWoordNet: SentiWordNet is een lexicale bron op basis van WordNet, een enorme database met semantische relaties van Engelse woorden. Deze woorden zijn aan elkaar gekoppeld op basis van semantische relaties (synoniemen, hyponiemen, meroniemen) voordat ze een numerieke score krijgen om het sentiment aan te geven.
Als je je verder wilt verdiepen in sentimentanalyse en natuurlijke taalverwerking, raden we je aan om te beginnen met het lezen van "Sentimentanalyse: Het ontginnen van meningen, sentimenten en emoties" door Bing Liu.
Bing Liu is een vooraanstaand hoogleraar computerwetenschappen die regelmatig wetenschappelijke artikelen publiceert over sentimentanalyse, natuurlijke taalverwerking, machinaal leren en datamining.
Als thought leader op dit gebied staat hij hoog aangeschreven bij datawetenschappers vanwege zijn uitgebreide kennis van het onderwerp en zijn vermogen om technische NLP-onderwerpen begrijpelijk uit te leggen.
We raden je sterk aan om de basis van natuurlijke taalverwerking te leren voordat je verder gaat met sentimentanalyse. Sentimentanalyse is een subset van natuurlijke taalverwerking en beide moeten dus hand in hand worden geleerd.
Deze gratis online cursus van Coursera biedt een overzicht van natuurlijke taalverwerking en geeft een certificaat na voltooiing. Er zijn vier modules, elk met praktische oefeningen waarbij je een NLP-model moet maken, inclusief het trainen van een neuraal netwerk om een sentimentanalyse van tweets uit te voeren.
We raden ook deze cursus machinaal leren als je je eigen modellen voor sentimentanalyse wilt maken. In de cursus leer je hoe je machine learning algoritmen maakt met Python en R, twee van de meest gebruikte programmeertalen.
De cursus is zeer betaalbaar en bevat 44 uur lesmateriaal, wat misschien ontmoedigend lijkt, maar de goed gestructureerde cursus splitst machine learning op in hapklare brokken.
Als het budget geen probleem is, raden we je aan om je in te schrijven voor deze online cursus. Natuurlijke taalverwerking met diep leren cursus bij Stanford Online. Het lesgeld bedraagt $1.595 en vereist een inzet van 10-14 uur per week gedurende het 10 weken durende programma. Na afronding ontvang je ook een certificaat, dat je op je CV kunt zetten.
Als online cursussen niet jouw ding zijn, kun je de YouTube-videoserie over de verwerking van natuurlijke taal door Dan Jurafsky en Christopher Manning, hoogleraren computerwetenschappen en taalkunde aan de Stanford University.
Sentimentanalyse is het proces waarbij technieken voor natuurlijke taalverwerking (NLP) worden gebruikt om sentimenten (positiviteit, emoties, gevoelens) uit tekstgegevens te extraheren. Met de snelle vooruitgang van machine learning en NLP-technologieën maken grote en kleine bedrijven steeds meer gebruik van sentimentanalyse om hun plaats in de markt te veroveren.
Er zijn veel toepassingen van sentimentanalyse en opinion mining. Organisaties kunnen sentimentanalyse gebruiken in marktonderzoek, klantenservice, financiële markten, politiek en sociale mediamarkt, om er een paar te noemen.
Hoewel sentimentanalyse niet perfect is, is het nog steeds zeer effectief in het analyseren van online tekstgegevens op grote schaal. Echter, modellen voor sentimentanalyse zijn al net zo nauwkeurig als menselijke beoordelaars, zo niet betrouwbaarder.
Het is slechts een kwestie van tijd voordat modellen voor sentimentanalyse een nauwkeurigheid van bijna 100% bereiken bij het verzamelen van meningen uit grote stukken tekst. Het is een technologie die bewezen heeft werkprocessen te optimaliseren en teams in staat te stellen hun klanten beter te begrijpen.
Als je meer wilt weten, probeer dan onze 7-dagen proefabonnement zonder creditcard, of spreek met ons om te bespreken hoe onze oplossingen voor sentimentanalyse uw organisatie naar een hoger niveau kunnen tillen.
Probeer Speak 7 dagen gratis uit, geen creditcard nodig
Een opname naar tekst transcriberen Met ons transcriptieprogramma zonder code kun je een audio-opname in slechts twee stappen omzetten naar tekst. Zoek
Een YouTube-video transcriberen Je hoeft een YouTube-video niet te converteren naar mp4 om hem te kunnen transcriberen. Upload gewoon de URL naar Speak
Audio en video naar tekst transcriberen in 2 minuten (2022 Gids) Leer hoe je audio en video naar tekst kunt transcriberen met Speak Ai
De complete gids voor tekstanalyse (2022) Tekstanalyse (of text mining) verwijst naar het gebruik van technieken voor de verwerking van natuurlijke taal om belangrijke inzichten te halen uit brokken tekst.
Wat is natuurlijke taalverwerking: De Definitieve Gids Natuurlijke taalverwerking is het grote vakgebied dat bestudeert hoe computers menselijke taal nauwkeurig kunnen begrijpen, en
Een eenvoudige gids voor marktonderzoek in 2021 Leer een aantal eenvoudige stappen om je op weg te helpen met marktonderzoek,
Voor een beperkte tijd, opslaan 93% op een volledig geladen Speak-plan. Begin 2025 sterk met een eersteklas AI-platform.
Nederlands 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Deutsch