A análise de sentimento é quando você extrai emoções e sentimentos de um determinado texto. Isso permite que as organizações entendam os significados subjacentes por trás de uma mensagem, que podem estar bem ocultos. Mas como exatamente funciona a análise de sentimentos e sua empresa deve usá-la?
Antes de nos aprofundarmos em como a análise de sentimentos funciona, vamos dar uma olhada em como a análise de sentimentos pode ser poderosa quando aproveitada da maneira correta.
Todos nós nos lembramos daquela campanha de Colin Kaepernick da Nike, certo? Aquela que causou discussões durante o Dia de Ação de Graças e provavelmente foi responsável por várias amizades desfeitas?
Bem, se você não sabe, aqui está uma rápida recapitulação.
Em 2018, a Nike lançou uma campanha de marketing com Colin Kaepernick, uma figura controversa para alguns, que provocou uma tempestade de mídia social em todo o país.
Nos 12 meses anteriores à divulgação do anúncio de Kaepernick pela Nike, A Nike teve uma média de sentimento positivo líquido de 26,7% nas mídias sociais. No entanto, o sentimento líquido da Nike despencou para -4,7% após o anúncio.
Se você fosse o chefe de marketing da Nike, imediatamente encerraria a campanha, certo? Então, por que eles não o fizeram?
Apesar da recepção aparentemente negativa em nível superficial, a Nike relatou um aumento nas vendas em 31% e uma explosão em menções à marca por 2.677%.
A Nike aproveitou a análise de sentimentos para perceber que, por trás dessa onda de sentimentos negativos, havia alguns sentimentos positivos não relatados de seus clientes-alvo - consumidores que eram importantes para ela. A Nike aceitou a aposta, continuou com o anúncio, e os resultados falaram por si só.
A análise de sentimento, também conhecida como mineração de opinião, refere-se à extração de emoções (feliz, irritado), intenções (consulta, reclamação, opinião etc.) e positividade (negativo, neutro, positivo) do texto.
Os usos comuns da análise de sentimentos incluem gerenciamento de reputação, monitoramento de mídia social, pesquisa de mercado e análise de feedback do cliente. A análise de sentimentos também é um subconjunto do processamento de linguagem natural (PNL), que usa IA e computadores para estudar linguística.
É comum ver os termos análise de sentimentos, análise de texto e processamento de linguagem natural (PNL) usados juntos. Embora todos esses termos estejam relacionados à ciência de dados e possam ter as mesmas aplicações práticas, eles não significam a mesma coisa.
Análise de sentimento: Conforme mencionado, a análise de sentimento refere-se à atribuição de pontuações de sentimento (positivo, negativo ou neutro) a textos por meio de algoritmos de máquina. A análise de sentimentos também é conhecida como mineração de opiniões.
Análise de texto: Também conhecida como mineração de texto, a análise de texto refere-se à análise de dados não estruturados e à extração de informações deles, como a geração de nuvens de palavras. A análise de texto geralmente acompanha a análise de sentimentos devido à sua natureza semelhante.
Processamento de linguagem natural (NLP): O processamento de linguagem natural é um campo da ciência da computação que se preocupa com o uso de computadores para analisar a linguagem humana. Você pode pensar no processamento de linguagem natural como um superconjunto de análise de sentimentos e análise de texto.
Há cinco tipos principais de análise de sentimentos, cada um deles focado em diferentes aspectos de um conjunto de dados:
A detecção de emoções tem como objetivo reconhecer emoções por meio de palavras em um determinado texto, como felicidade, decepção, raiva e medo.
Há várias maneiras de detectar emoções em um texto. A mais comum é identificar palavras-chave e atribuir a elas emoções com base em um léxico (uma lista de palavras e seus sentimentos associados).
A análise de sentimentos baseada em aspectos (ABSA), também conhecida como análise de sentimentos baseada em recursos, é o processo de reconhecimento de aspectos predeterminados e seus sentimentos associados em um conjunto de dados.
Esses aspectos variam de uma organização para outra, sendo os mais comuns o preço, a embalagem, o design, a experiência do usuário e o atendimento ao cliente.
O ABSA é mais comumente usado em análises de produtos e serviços para determinar quais recursos os clientes mais gostaram ou não gostaram. Assim, as organizações podem se concentrar em áreas específicas de seus produtos e serviços que precisam ser aprimoradas.
A análise de sentimento refinada divide as frases em partes e extrai o sentimento dessas partes individuais. O sentimento é então categorizado em uma das cinco categorias de polaridade: muito positivo, positivo, neutro, negativo, muito negativo.
A precisão da polaridade é fundamental para interpretar as escalas de classificação do feedback do cliente. Por exemplo, em uma escala de classificação de 1 a 5 estrelas, 1 seria muito negativo, enquanto 5 seria muito positivo. Em uma escala de classificação de 1 a 10, 1-2 seria muito negativo, enquanto 9-10 seria muito positivo.
A análise de sentimentos com granulação grossa é semelhante à análise de sentimentos com granulação fina. No entanto, a análise de sentimento de granulação grossa é diferente porque extrai o sentimento de documentos ou frases em geral, em vez de dividir as frases em partes diferentes.
A análise de sentimento de granulação grossa classifica o sentimento em apenas três categorias de polaridade: positivo, neutro e negativo.
A análise multilíngue de sentimentos permite coletar dados de textos que não estejam em inglês sem traduzi-los. Depender de traduções em análises multilíngues pode ser conveniente, mas não é confiável porque as nuances linguísticas, como a semântica e os léxicos, podem se misturar.
É fácil esquecer, mas somente 17% da população mundial fala inglêse O inglês representa apenas 25,9% dos usuários da Internet. A análise de sentimento multilíngue permite que você aproveite essa maioria ausente e maximize o valor para o seu negócio.
Em vez de identificar o sentimento, a análise de intenção examina os sinais textuais para intenção e os classifica em tags predeterminadas. Essas tags dependem muito das necessidades de sua empresa e não são únicas para todos.
Por exemplo, os classificadores de intenção para mensagens de mídia social podem ser separados em sugestão, consulta, reclamação, feedback, e marketing. Já as tags mais apropriadas para analisar o feedback do cliente incluem interessados, desinteressado, assinare cancelar a assinatura.
A análise de sentimento usa uma combinação de técnicas de processamento de linguagem natural (PLN), estatísticas e métodos de aprendizado de máquina para determinar o sentimento no texto e sua polaridade automaticamente.
Os modelos mais comuns de análise de sentimentos incluem modelos baseados em regras, aprendizado de máquina e híbridos.
Na abordagem baseada em regras, o algoritmo atribui e calcula a pontuação sentimental do texto com base em um conjunto de regras ou léxicos criados por humanos (uma lista de palavras e suas emoções associadas).
A lista já apresentava as pontuações sentimentais correspondentes para ambos os aspectos negativos (terrível, terrível, ruim) e positivo (bom, incrível, encantadora) palavras. Em seguida, o algoritmo identifica as palavras polarizadas e soma o sentimento geral, geralmente em uma escala de -1 a +1.
Um bom modelo de análise de sentimento usando a abordagem baseada em léxico deve incorporar o impacto de cada subtexto na intensidade percebida no texto em nível de frase. Há cinco fatores que afetariam a polaridade de uma frase:
PontuaçãoO ponto de exclamação (!) aumenta a magnitude da intensidade sem modificar a orientação semântica.
CapitalizaçãoO uso de ALL-CAPS para enfatizar uma palavra relevante para o sentimento na presença de outras palavras sem maiúsculas aumenta a magnitude da intensidade do sentimento sem afetar a orientação semântica.
Modificadores de grau (também chamados de intensificadores, palavras de reforço ou advérbios de grau) afetam a intensidade do sentimento, aumentando ou diminuindo a intensidade. Por exemplo: "O tempo está extremamente quente".
Mudança de polaridade devido a conjunçõesA conjunção contrastiva "but" sinaliza uma mudança na polaridade do sentimento, com o sentimento do texto que segue a conjunção sendo dominante. Por exemplo: "The weather is hot, but it is bearable." (O tempo está quente, mas é suportável) tem sentimento misto, com a segunda metade ditando a classificação geral.
Captura de negação de polaridade Examinando a sequência contígua de 3 itens que precedem um recurso lexical carregado de sentimento, detectamos quase 90% dos casos em que a negação inverte a polaridade do texto. Por exemplo, uma frase com negação seria: "O tempo não está realmente tão quente".
Investimento inicial de esforço humano: Criar um mecanismo de análise de sentimentos baseado em regras a partir do zero pode ser árduo. Há milhares de palavras no idioma inglês, sem falar no desenvolvimento de léxicos para mecanismos de análise de sentimentos multilíngues.
Subjetividade sobre concordar com a polaridade: As discordâncias entre a valência de uma palavra também podem afetar os resultados finais. Por exemplo, se outro pesquisador atribuir a mesma pontuação sentimental a atroz como você faria para ruimQual deve ser a pontuação geral do sentimento?
Não foi possível detectar o contexto: A abordagem de sentimento baseada em regras pode não detectar sarcasmo e contexto. Por exemplo, "O Jack é o líder da equipe? Tenho certeza de que ele fará um ótimo trabalho e não estragará tudo 😂😂 " pode produzir uma pontuação de sentimento positivo, apesar de ser um insulto sarcástico e negativo.
Na abordagem de aprendizado de máquina, o mecanismo de análise de sentimentos é treinado para classificar automaticamente os dados de texto com as tags corretas. O treinamento (aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado) geralmente é feito alimentando o mecanismo com toneladas de dados de texto pré-marcados.
Por meio da alimentação contínua de exemplos pré-marcados, a máquina pode então aprender linguística como um ser humano faria e prever com precisão as tags de conjuntos de dados futuros (por exemplo, essa música foi iluminada lol -> positivo)
Investimento de tempo e recursos: O treinamento de um algoritmo de aprendizado de máquina para atingir níveis de precisão satisfatórios pode levar muito tempo. A obtenção de conjuntos de dados suficientes para alimentar o mecanismo também pode ser dispendiosa.
Suscetível a erros: Os sistemas de aprendizado de máquina também podem ser imprecisos, por exemplo, quando alimentados com conjuntos de dados tendenciosos ou imprecisos.
A abordagem híbrida combina aprendizado de máquina e análise de sentimentos baseada em regras para produzir resultados mais precisos. No entanto, os modelos que usam a abordagem híbrida envolvem os maiores custos iniciais de capital e manutenção.
Desde o advento da Internet na década de 1990, as plataformas de mídia social e de consumo evoluíram e se tornaram cada vez mais interligadas à nossa vida diária. À medida que a espera-se que o número de usuários da Internet cresça para 5,3 bilhões até 2023 (6% CAGR), não se pode ignorar o grande valor dos dados on-line.
As empresas também não podem ignorar a influência da mídia social nas decisões de compra dos consumidores. De acordo com GlobalWebIndexEm relação às pessoas com contas de mídia social, 54% utilizam a mídia social para pesquisar produtos.
Além disso, os usuários das mídias sociais e os formadores de opinião estão expressando opiniões sobre marcas, política e questões de direitos humanos. Esses conteúdos gerados por usuários são grandes influenciadores do comportamento do consumidor porque os clientes confiam mais no boca a boca do que nas mensagens publicitárias.
Com a análise de sentimentos, as empresas podem parar de reagir passivamente à opinião pública e tomar medidas proativas para moldar o sentimento geral em relação à sua marca. A análise de sentimentos permite que as empresas descubram o que consumidores estão dizendo e também o significado por trás dessas mensagens.
As ferramentas de análise de sentimento permitem analisar milhares, se não milhões, de textos on-line em um clique. Em vez de examinar tweets individuais ou publicações no Facebook, os proprietários de empresas podem ter uma visão geral imediata de como os consumidores se sentem em relação à sua marca.
Além disso, a análise de sentimentos é automática, economizando custos de mão de obra e tempo gasto na coleta de dados.
A análise de sentimento vai além o que clientes estão dizendo, eles fornecem insights sobre por que os clientes têm essas opiniões. Ao analisar as opiniões quanto às suas intenções e polaridade, as empresas podem identificar áreas de melhoria que talvez nunca tenham percebido.
A análise de sentimento também permite que você tome decisões com base em dados para uma tomada de decisão mais informada. Sem dados confiáveis para basear suas decisões, você estaria atirando no escuro e acabaria perdendo tempo e dinheiro.
A análise de sentimentos oferece amplas oportunidades para o marketing em tempo real - mensagens de marketing elaboradas espontaneamente. Com os dados sendo informados em tempo real, a análise de sentimentos permite que você aproveite as tendências de eventos ou até mesmo gerencie crises de relações públicas antes que elas se transformem em um grande problema.
A análise de sentimento também pode analisar grandes quantidades de dados não estruturados em escala - por exemplo, comentários, mensagens, imagens e até vídeos. Você pode até mesmo integrar determinadas APIs de análise de sentimento ao software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) para extrair opiniões do feedback do cliente em tempo real.
A análise de sentimento é, em essência, descobrir como as pessoas se sentem em relação a um determinado tópico. Essa tecnologia tem aplicações em empresas, ONGs, partidos políticos e até mesmo em países. Afinal, compreender os sentimentos internos das pessoas permite que os pesquisadores entendam melhor suas necessidades.
A escuta social refere-se ao monitoramento de menções nas mídias sociais sobre uma marca ou tópico relacionado à sua empresa. Em vez de coletar grandes quantidades de publicações nas mídias sociais que mencionam sua empresa, a análise de sentimentos dá um passo adiante e destaca por que eles fizeram esses comentários.
Você também pode realizar a mineração de opiniões sobre seus concorrentes e descobrir como as pessoas se sentem em relação à sua marca e aos seus produtos e serviços. Além disso, todas essas análises são feitas em tempo real, permitindo que você conduza estratégias de marketing mais ágeis.
Você pode integrar uma API de análise de sentimentos ao Twitter para extrair opiniões sobre um determinado tópico. Nesse estudo de Abdur Rasool et al., a análise de sentimento por aprendizado de máquina foi realizada na Adidas e na Nike por meio da mineração de textos do Twitter. Sua pontuação geral de sentimento foi calculada com técnicas de aprendizado de máquina antes de serem comparadas.
Os resultados mostraram que a Nike e a Adidas tiveram uma distribuição de sentimento semelhante - um sentimento positivo geral com a maioria sendo neutra. No entanto, a Adidas teve um sentimento positivo um pouco maior do que a Nike (27,2% vs. 24,5%). Isso pode ser um sinal bom ou ruim, dependendo da empresa em que você trabalha.
Dependendo da sua ferramenta de análise de sentimento, você pode identificar usuários com sentimentos neutros e negativos para convertê-los em embaixadores positivos da marca. Em geral, a análise de sentimento fornece informações para que você tome decisões informadas para melhorar a imagem da sua marca.
Dependendo do tamanho de sua empresa, pode haver centenas ou até mesmo milhares de menções nas mídias sociais envolvendo sua marca todos os dias. Algumas delas podem ser consultas, reclamações ou outras mensagens negativas.
A falta ou a lentidão do envolvimento com a mídia social pode resultar na perda de clientes fiéis e do valor do tempo de vida do cliente. Pior ainda, eles podem espalhar um boca a boca negativo e impedir que outras pessoas comprem de você.
Se surgir uma crise de RP desse tipo, as ferramentas de análise de sentimentos o ajudarão a gerenciá-la antes que ela se torne muito grande.
Em 2014, a Expedia Canadá lançou seu "Escape Winter: Fear" anúncio de Natal. Nele, um pai estava apavorado com o que ele pensava ser uma violenta tempestade de neve lá fora, mas que na verdade era o som estridente de sua filha tocando violino.
Os gritos desagradavelmente altos e desafinados tornaram-se insuportáveis após várias exibições. O anúncio chegou a ser exibido durante o Campeonato Mundial Júnior de Hóquei, o que não foi bem recebido.
Muitos canadenses foram às mídias sociais para criticar a péssima escolha de som do anúnciocom comentários que chegam a dizer "O pior comercial, é tãooooooooooooooo exagerado que se torna irritante, e eu provavelmente não usarei a expedia simplesmente porque esse comercial é muito irritante."
A Expedia Canada respondeu imediatamente ao sentimento negativo interrompendo o anúncio e lançando duas sequências. Uma delas mostrava o mesmo pai jogando o violino para fora de casa. Na outra sequência, a Expedia convidou um usuário real da mídia social que comentou sobre o primeiro anúncio para quebrar o violino em pedaços.
Conforme demonstrado pela Expedia Canada, a análise de sentimentos permite que você converta contratempos embaraçosos ou crises de RP em oportunidades de marketing e, como resultado, aumente o reconhecimento da marca.
Como a análise de sentimentos está preocupada em entender as atitudes e opiniões dos consumidores, é comum associá-la a pesquisa de mercado. A mineração de opinião geralmente ocorre no estágio de interpretação e análise da pesquisa. processo de pesquisa de marketing.
Mais especificamente, os pesquisadores de mercado extraem opiniões de conjuntos de dados coletados por meio de grupos de foco e entrevistas. Ao se aprofundar no motivo pelo qual os participantes da pesquisa disseram o que disseram, você pode descobrir seus problemas, necessidades e desejos exatos.
Poucos transcrição de dados e software de coleta de dados vêm com ferramentas de análise de sentimentos, e essa é uma forma de nos diferenciarmos. Com o Speak, você pode produzir transcrições em escala e analisar esses conjuntos de dados precisos com ferramentas de análise de texto e de sentimento - tudo em um banco de dados de mídia centralizado.
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A pesquisa qualitativa é um tipo de pesquisa de mercado que se concentra na obtenção de informações subjetivas. Diferentemente da pesquisa quantitativa, os dados qualitativos coletam dados não quantificáveis, como opiniões, atitudes e percepções em relação a um assunto.
Uma parte importante de qualquer pesquisa de mercado envolve a transcrição de dados de entrevistas para análises posteriores. Como o foco está em opiniões subjetivas, as respostas dadas podem ser bastante longas.
Até mesmo a pesquisa de mercado para pequenas empresas pode envolver a análise de dezenas de conjuntos de dados qualitativos. Supondo que você tenha entrevistado 50 participantes e que cada sessão tenha duração de 30 minutos, você terá 25 horas de gravações para analisar.
A análise de sentimento acelera esse processo, analisando os conjuntos de dados e produzindo as pontuações de sentimento em escala. O painel de insights do Speak também gera palavras-chave e tópicos predominantes a partir de qualquer pesquisa de mercado para obter uma visão geral das principais áreas às quais se deve prestar atenção.
Isso permite que você identifique rapidamente as principais áreas que podem precisar de melhorias. Para análises mais precisas, o painel do Speak também informa os sentimentos de frases individuais, permitindo que você se concentre em áreas específicas que podem precisar de melhorias.
As nuvens de palavras são uma ótima maneira de destacar as palavras, os tópicos e as frases mais importantes em uma passagem de texto com base na frequência e na relevância. Gere nuvens de palavras a partir de seus dados de texto para criar um detalhamento visual de fácil compreensão para uma análise mais profunda. Experimente nosso gerador gratuito de nuvem de palavras hoje para visualizar automaticamente os insights de seus dados.
Um atendimento ao cliente robusto é fundamental para qualquer empresa. De acordo com um estudo realizado pela Twitter, os usuários esperam que as marcas respondam dentro de uma hora. Uma hora é pouco tempo para atender a muitas consultas de clientes, sem falar que a consulta foi feita fora do horário comercial.
Além disso, responder a uma reclamação nas mídias sociais pode aumentar a defesa do cliente em até 25%.
O software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) permite que você responda imediatamente às consultas dos clientes. Quando combinado com a API de análise de sentimentos, você pode analisar as interações com os clientes em escala e determinar como eles se sentem em relação aos seus produtos e serviços.
A análise de sentimentos também esclarece problemas despercebidos em seus produtos e serviços. Com a análise de sentimentos baseada em aspectos, você pode identificar quais recursos devem ser aprimorados ou mantidos.
Em geral, seu produto é o elemento mais importante do mix de marketing, e a análise de sentimentos o ajuda a elevar a qualidade de seus produtos a patamares mais altos.
A Adobe é uma extensa suíte de software adorada por profissionais de criação em todo o mundo. Algumas de suas ferramentas notáveis incluem o Adobe XD (design de UI/UX), o Adobe Photoshop (editor gráfico) e o Adobe Lightroom (editor de fotos). O atendimento ao cliente do Adobe XD no Twitter, em particular, é tão impressionante que O Twitter os elogiou em seu blog.
Ao responder proativamente às consultas dos clientes, o Adobe XD (e outras contas da Adobe no Twitter) criou com sucesso uma comunidade unida de profissionais de criação no Twitter.
Por exemplo, @AdobeXD tem quase 120 mil seguidores, uma quantidade impressionante, mas que ainda é menor do que as outras contas da Adobe no Twitter, @Lightroom (1,8 milhão de seguidores) e @Photoshop (3,2 milhões de seguidores).
Conta do Twitter do atendimento geral ao cliente da Adobe, @AdobeCareNa verdade, a empresa, por exemplo, vasculha o Twitter em busca de menções de tópicos que possam estar relacionados à sua empresa, nesse caso, photoshop. Como você deve ter notado, o cliente nunca marcou o AdobeCare por conta própria.
No entanto, por meio da análise proativa de sentimentos e do software de escuta social, o AdobeCare consegue responder às consultas dos clientes em uma velocidade impressionante.
A análise de sentimento também tem aplicações em finanças, principalmente entre investidores e day traders. Os investidores monitoram frequentemente os sentimento do mercado - o sentimento geral dos investidores em relação a um mercado financeiro ou empresa.
Os mercados financeiros são voláteis e sempre mudam inesperadamente para o fim dos day traders novatos que esperam ficar ricos rapidamente. Os investidores experientes utilizariam psicologia comercial para analisar os fatores de sentimento do mercado e fazer negociações lucrativas.
Os dois principais fatores que influenciam essa volatilidade são os eventos noticiosos (política, novas leis, relacionados ao setor, lucros da empresa) e os comentários nas mídias sociais.
Ao aproveitar as ferramentas de análise de sentimento, os investidores podem conhecer o sentimento geral de um mercado financeiro em tempo real e fazer previsões sobre as mudanças no preço das ações.
Por exemplo, depois que a influenciadora de mídia social Kylie Jenner publicou este tweet, o preço das ações da SNAP caiu 7%, o que se traduziu em perdas de $1,3 bilhão em valor de mercado. Na época, Kylie Jenner tinha 39 milhões de seguidores, portanto, não é de se admirar que um único tweet tenha causado um impacto tão significativo no sentimento do mercado e nos preços das ações.
Um software de análise de sentimento informaria imediatamente uma queda repentina no sentimento, dando aos investidores tempo suficiente para vender ações antes que os preços caiam ainda mais.
Os políticos e os órgãos governamentais costumam usar a análise de sentimentos para extrair opiniões do público em geral, dos eleitores e até mesmo dos concorrentes. Com a análise de sentimentos, você pode extrair instantaneamente os pontos problemáticos de milhões de cidadãos e abordá-los para obter apoio político.
Como parte da campanha de reeleição do presidente Barack Obama em 2012, a Obama for America utilizou ferramentas de análise de sentimentos para extrair 5,7 milhões de mensagens do site da campanha. O algoritmo marcou palavras de consultas como sondagem ou contribuição com base em léxicos pré-fornecidos (uma lista que atribui um sentimento a uma determinada palavra).
A Malásia, membro da ASEAN (Associação das Nações do Sudeste Asiático), realizou sua 14ª eleição geral em 2018. O partido no poder sempre foi o Barisan Nasional, a principal coalizão de partidos de direita e centristas.
No entanto, o Pakatan Harapan (a coalizão de partidos de centro-esquerda) venceu milagrosamente a 14ª eleição geral e derrotou o Barisan Nasional em uma vitória esmagadora. Houve uma mistura de sentimentos porque essa seria a primeira vez em 61 anos que a Malásia seria governada por outro partido.
Vários pesquisadores realizaram uma análise de sentimento sobre a aceitação dos cidadãos em relação ao novo partido no poder com base no método Naive Bayes (um método probabilístico). Esses pesquisadores extraíram tweets e hashtags relevantes durante um mês antes de calcular o sentimento geral.
Acontece que o sentimento do público em relação ao Pakatan Harapan foi 30% positivo, 41% neutro e 29% negativo - quase nada positivo.
O novo governo começou a trabalhar rapidamente e analisou novamente o sentimento do público após 100 dias de mandato. Após pesquisa com 487.000 entrevistadosOs resultados mostraram que o sentimento do público foi "mais positivo do que negativo", com os sentimentos negativos voltados para o transporte e a corrupção.
Assim, a análise de sentimentos cria oportunidades não apenas para as empresas, mas também para os governos atenderem melhor às necessidades das pessoas. Sem a análise de sentimentos, você pode ignorar questões subjacentes e perder receita, apoio público ou outros indicadores relevantes para a sua organização.
Quando se trata de ferramentas de análise de sentimentos, você tem três opções: criar você mesmo, comprar um software pronto ou encomendá-lo a um fornecedor personalizado. Independentemente disso, há várias perguntas que você deve fazer a si mesmo antes de escolher uma ferramenta de análise de sentimentos.
Em primeiro lugar, Qual deve ser a complexidade dos algoritmos? Há vários tipos de software de análise de sentimentos, cada um usando técnicas diferentes para analisar o texto. Ferramentas mais avançadas podem reconhecer sarcasmo, emoticons e outras nuances linguísticas com mais precisão, mas envolvem custos mais altos.
Próximo, Você tem direito a uma avaliação? A melhor maneira de implementar a análise de sentimentos em sua empresa é experimentá-la por conta própria. Diferentes modelos de análise de sentimentos têm precisão variável e podem não ser treinados para sua necessidade específica.
Além disso, pergunte a si mesmo se a ferramenta de análise de sentimentos se encaixa no escopo e no orçamento do seu projeto. Um software abrangente de análise de sentimentos exigiria maior capital inicial e custos de manutenção. Seja para analisar tweets ou feedback de clientes, escolha uma solução que se adapte às suas metas comerciais para maximizar o ROI.
Finalmente, Há algum serviço de valor agregado? Um software eficaz de análise de sentimentos combina várias ferramentas de análise de texto para uma análise mais holística dos dados de texto. Também deve haver um API de análise de sentimentos que pode ser integrado ao seu CRM ou a outro software de marketing em sua pilha.
Como a análise de sentimentos é um processo tão complexo, você precisa pagar pela maioria das opções. Algumas plataformas incluem avaliações para que você possa testar a plataforma antes de se comprometer, pois essas ferramentas podem ser caras, custando centenas e até milhares por ano.
É claro que esses custos são insignificantes se você estiver em uma grande empresa. Mas e se você estiver apenas começando ou simplesmente quiser experimentar os recursos das ferramentas de análise de sentimentos?
Na Speak, oferecemos uma solução completa para transcrição de dados, análise de sentimentos e integrações de API. Também permitimos que os usuários usem todos os nossos ferramentas de análise gratuitas - análise de sentimentos, reconhecimento de entidades e criador de nuvens de palavras para identificar palavras-chave predominantes.
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Se você quiser usar a análise de sentimentos em sua organização, temos vários planos a partir de apenas $19.99 por mês. Também temos soluções personalizadas para atender às suas necessidades específicas e facilitar o dimensionamento de seus esforços de pesquisa e análise.
Se quiser saber mais, entre em contato conosco e nós o ajudaremos a melhorar a receita comercial, aumentar o reconhecimento da marca e otimizar os fluxos de trabalho, tudo isso com a análise de sentimentos.
Há muitos mecanismos de análise de sentimentos pré-fabricados (como o Fale) geralmente na forma de SaaS (Software as a Service). Por outro lado, você pode criar suas próprias soluções de análise de sentimentos com bibliotecas de código aberto e seguindo os tutoriais abaixo.
A decisão entre comprar ou criar uma ferramenta de análise de sentimentos envolve principalmente custo, conhecimento e tempo.
A compra de uma solução de análise de sentimentos economiza tempo e não exige conhecimento de ciência da computação. Esses modelos pré-treinados geralmente vêm com integrações com aplicativos populares de terceiros, como Twitter, Slack, Trello e outras integrações Zapier. Além disso, você não precisa fazer a manutenção desses mecanismos de análise de sentimentos, pois o fornecedor fará isso por você.
Por outro lado, a criação de seu próprio modelo de análise de sentimentos permite que você o personalize de acordo com suas necessidades. Se você tiver tempo e empenho, poderá aprender sozinho com recursos on-line e criar um modelo de análise de sentimentos do zero.
Fornecemos recursos úteis e tutoriais abaixo se você quiser criar sua própria solução de análise de sentimentos ou se quiser apenas saber mais sobre o assunto.
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A análise de sentimento fornece uma visão geral de como as pessoas se sentem em relação a um assunto. No entanto, ela não é perfeita e tem várias limitações. As principais limitações da análise de sentimentos são:
O termo polaridade na análise de sentimentos refere-se ao grau em que uma palavra ou frase é positiva, negativa ou neutra. É fácil classificar palavras polarizadas como positivas ou negativas. Por exemplo, bom indica um sentimento positivo, enquanto ruim indica sentimento negativo.
No entanto, o problema surge quando se decide o quão positiva uma palavra ou frase deve ser. Por exemplo, "A comida estava horrível" e "A comida era extremamente ruim" indicam claramente um sentimento negativo, mas a atribuição de uma pontuação de sentimento específica é subjetiva para o modelo de análise e o anotador humano.
Em geral, pessoas diferentes podem atribuir pontuações de sentimento diferentes à mesma frase porque o sentimento é subjetivo.
As pessoas expressam opiniões em um contexto, e a remoção desse contexto mudaria o significado de suas palavras. Alguns desses contextos incluem o uso de sinônimos, comentários irônicos e sarcásticos, memes e até mesmo emoticons.
Por exemplo, "Por que só está fazendo isso agora? 😠😠" indica claramente um sentimento negativo. No entanto, o sentimento mudaria completamente se esse comentário fosse, digamos, seguido de outra mensagem "Esse lixo deveria ter recebido o que merecia muito antes, lmao"..
Essa mensagem de acompanhamento fornece mais contexto e altera totalmente a frase anterior. De repente, não se trata de uma reclamação negativa sobre atrasos - é uma comemoração de alguém que finalmente foi punido por suas ações.
Muitos modelos de análise de sentimento funcionam atribuindo uma pontuação de sentimento a uma palavra específica com base em uma lista predeterminada. Mas o fato de uma frase não conter nenhuma palavra de sentimento não significa que ela não expresse sentimento e vice-versa.
Por exemplo, "O cara da Redmi me disse que eu deveria comprar um iPhone em vez de um Android se eu quisesse um smartphone de verdade" não contém nenhuma palavra polarizada e pode produzir uma pontuação de sentimento neutro. No entanto, a frase indica claramente um sentimento negativo em relação aos celulares Android.
Você precisa treinar modelos de análise de sentimentos com aprendizado de máquina para identificar corretamente o sarcasmo, os contextos e outros desafios da análise de sentimentos. O treinamento envolve alimentar o mecanismo com toneladas de documentos de texto para melhorar e aprender, exatamente como um ser humano faria.
A desvantagem é que o algoritmo requer muito tempo e muita alimentação para atingir a precisão de nível humano. Quaisquer erros ou imprecisões nos conjuntos de dados que estão sendo alimentados para a máquina também fariam com que ela aprendesse maus hábitos e, como resultado, produzisse pontuações de sentimento imprecisas.
As culturas têm seus próprios dialetos e até sub-dialetos, cada um deles contendo palavras semelhantes com significados ligeiramente diferentes. Decifrar o sentimento sem entender essas nuances resultaria em uma análise imprecisa.
Por exemplo, "você quer ir, amigo?" seria uma provocação se fosse dita nos Estados Unidos, mas seria uma pergunta inocente sobre viagens se fosse feita em outro lugar.
Somente em 2021, Merriam-Webster adicionou mais de 520 palavras ao dicionário de inglês. Muitas dessas palavras (por exemplo, FTW, TBH, amirite) tiveram origem na cultura on-line. Outras palavras sofreram ajustes em suas definições.
Por exemplo, "inovador" pode significar uma descoberta repentina (sentimento positivo) ou uma pessoa totalmente vacinada contraindo o vírus (sentimento negativo).
Desde os tempos antigos, cientistas e acadêmicos sempre foram fascinados pela linguística. Graças à sua pesquisa empenhada em compreender por que uma pessoa diz algo, foram feitos muitos avanços na ciência e no comportamento do consumidor.
O mundo está passando por Quarta Revolução Industrial em que a IA, o big data e o aprendizado de máquina devem ter precedência. Essa tecnologia de máquina em rápido avanço afetará todos os setores, desde saúde, direito, marketing e assim por diante.
Além disso, conversão de voz em texto está se tornando cada vez mais comum à medida que o Google e a Amazon lideram seu uso. De fato, um estudo previu que metade de todos os usuários de smartphones usará a tecnologia de pesquisa por voz.
A fala e o texto escrito são dados cruciais para qualquer organização. Mais especificamente, compreender a intenção por trás do texto falado ou escrito está se tornando cada vez mais importante para a sobrevivência de uma organização.
Assim, haverá um aumento na demanda por ferramentas de análise de sentimentos à medida que as organizações se esforçam para obter insights mais profundos sobre seus clientes e desenvolver ofertas melhores para atender às suas necessidades. A questão é: você também utilizará a análise de sentimentos em sua empresa ou será deixado para trás por seus concorrentes?
A análise de sentimentos é um tópico bem pesquisado, com muitos artigos de periódicos, livros e recursos on-line disponíveis para seu aprendizado. Abaixo, selecionamos recursos úteis se você quiser criar seu próprio modelo de análise de sentimentos ou se quiser simplesmente saber mais.
O desenvolvimento de um modelo de análise de sentimentos envolve o uso de Python, Javascript ou R - as linguagens de programação mais comuns em PNL e aprendizado de máquina. Há um debate constante sobre qual linguagem é melhor, mas recomendamos o uso de Python se você for um iniciante.
Desde que o Python foi criado, há mais de 30 anos, a comunidade de codificação acumulou uma vasta coleção de bibliotecas, documentação, guias e tutoriais em vídeo para qualquer nível de habilidade. Essa ampla coleção de recursos Python acelerará o processo de desenvolvimento para criar algoritmos altamente precisos, reduzindo assim os custos e o esforço geral necessário.
Independentemente disso, cada programador tem suas preferências, portanto, compilamos uma lista de tutoriais abaixo para criar modelos de análise de sentimentos usando Python, Javascript e R.
Se você tem experiência em programação, também temos extensa documentação sobre nossas APIs de alto-falantescom linhas de código que você pode copiar e colar em seu editor de texto. Além de analisar o sentimento, você também pode integrar o Speak Ai para converter a fala em texto e incorporá-lo em seu navegador.
Python NLTK usando o Pycharm - O NLTK é uma das bibliotecas Python mais populares, com uma extensa wiki contendo cursos, projetos, perguntas frequentes e muito mais. Este tutorial em vídeo fornece exemplos detalhados passo a passo usando o Pycharm, um editor de texto para programação.
Python NLTK usando o Google Colab - Este tutorial em vídeo ensina você a criar um algoritmo de análise de sentimento Naive Bayes usando o Google Colab. Essa plataforma do Google permite que qualquer pessoa escreva códigos em seu navegador.
Análise de sentimento do Twitter usando o Google Colab - Este tutorial mostra como criar um modelo de análise de sentimento especificamente para extrair opiniões de Tweets.
Análise de sentimentos com o Tensorflow e o Google Colab - Este tutorial em vídeo fornece um guia passo a passo detalhado para criar um modelo de análise de sentimentos a partir do zero. A biblioteca Python usada é Tensorflowuma biblioteca popular em estruturas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
Criação de um aplicativo de análise de sentimentos com o Node.js - Este tutorial é um guia passo a passo fácil de entender que fornece códigos que podem ser copiados e colados para facilitar o processo de desenvolvimento.
Como criar uma análise de sentimentos em R pelo Kaggle - A Kaggle é uma comunidade on-line de cientistas de dados com conjuntos de dados relevantes, competições, cursos e um fórum ativo.
As máquinas de análise de sentimentos aprendem alimentando-as com léxicos - uma lista de palavras e seus sentimentos associados. Essa lista deve ser codificada manualmente e leva muito tempo para ser compilada, dada a grande quantidade de palavras em um idioma.
Felizmente, O Kaggle tem um léxico de sentimentos disponível publicamente em 81 idiomas. O Kaggle é uma comunidade para programadores e contém muitos recursos úteis de codificação, PNL e aprendizado de máquina.
É altamente recomendável que você faça o cursos que oferecem um certificado de conclusão que você pode destacar em seu currículo. O Kaggle oferece cursos para todos os níveis de habilidade em Python, aprendizado de máquina, SQL, PNL, aprendizado de máquina e IA de jogos.
A Kaggle também tem mais de 992 dados disponíveis publicamente conjuntos de dados de análise de sentimentos. Esses conjuntos de dados abrangem uma ampla gama de tópicos de análise de sentimentos, incluindo Twitter, avaliações da Amazon, notícias financeiras e muito mais.
Em geral, Kaggle é o local ideal para obter materiais de programação, especialmente se você for um iniciante. Se você for bem versado em ciência de dados, também poderá participar de competições de codificação com prêmios em dinheiro de até $150.000.
Além dos léxicos mencionados acima, a comunidade de ciência de dados também usa comumente VADER, TextBlobe SentiWordNet léxicos. Você pode baixar esses léxicos gratuitamente em GitHubuma plataforma popular para que os desenvolvedores criem software de forma colaborativa.
VADER: O VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) é um léxico baseado em regras especificamente para sentimentos de mensagens de mídia social. Os cientistas de dados adoram o VADER porque ele é tão preciso, se não mais precisos do que os avaliadores humanos.
TextBlob: TextBlob é uma biblioteca Python (2 e 3) para processamento de dados textuais e vem com uma API para executar tarefas comuns de PLN, como marcação, extração de substantivos e frases, classificação, tradução e muito mais.
SentiWordNet: O SentiWordNet é um recurso lexical baseado em WordNetum enorme banco de dados de relações semânticas de palavras em inglês. Essas palavras são vinculadas entre si com base em relações semânticas (sinônimos, hipônimos, merônimos) antes de receber uma pontuação numérica para indicar o sentimento.
Se você quiser se aprofundar no campo da análise de sentimentos e do processamento de linguagem natural, recomendamos que comece lendo "Análise de sentimento: Mineração de opiniões, sentimentos e emoções", de Bing Liu.
Bing Liu é um renomado professor de ciência da computação que publica regularmente artigos acadêmicos sobre análise de sentimentos, processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e mineração de dados.
Como líder de pensamento nesses campos, ele é altamente considerado pelos cientistas de dados por seu amplo conhecimento do tópico e sua capacidade de explicar tópicos técnicos de PNL de forma compreensível.
É altamente recomendável que você estabeleça os fundamentos do processamento de linguagem natural antes de avançar para a análise de sentimentos. A análise de sentimentos é um subconjunto do processamento de linguagem natural e, portanto, ambos devem ser aprendidos em conjunto.
Isso curso on-line gratuito do Coursera oferece uma visão geral do processamento de linguagem natural e concede um certificado após a conclusão. Há quatro módulos, cada um contendo exercícios práticos que exigem que você crie um modelo de PLN, incluindo o treinamento de uma rede neural para realizar a análise de sentimentos de tweets.
Também recomendamos muito este curso sobre aprendizado de máquina se você quiser criar seus próprios modelos de análise de sentimentos. No curso, você aprenderá a criar algoritmos de aprendizado de máquina com Python e R, duas das linguagens de programação mais comuns.
Ele é altamente acessível e oferece 44 horas de materiais de aula, o que pode parecer assustador, mas o curso bem estruturado divide o aprendizado de máquina em partes pequenas.
Se o orçamento não for um problema, recomendamos que você se inscreva neste curso on-line Processamento de linguagem natural com aprendizagem profunda curso na Stanford Online. A taxa de matrícula é de $1.595 e requer um compromisso de 10 a 14 horas por semana durante o programa de 10 semanas. Após a conclusão, você também receberá uma certificação, que poderá ser destacada em seu currículo.
Se os cursos on-line não forem sua praia, você pode assistir ao Série de vídeos do YouTube sobre processamento de linguagem natural por Dan Jurafsky e Christopher Manning, professores de ciência da computação e linguística da Universidade de Stanford.
A análise de sentimentos é o processo de usar técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) para extrair sentimentos (positividade, emoções, sensações) de dados de texto. Com o rápido avanço do aprendizado de máquina e das tecnologias de PLN, as empresas de grande e pequeno porte estão aproveitando cada vez mais a análise de sentimentos para estabelecer seu lugar no mercado.
Há muitas aplicações da análise de sentimentos e da mineração de opiniões. As organizações podem usar a análise de sentimentos em pesquisa de mercado, atendimento ao cliente, mercados financeiros, política e mercado de mídia social, para citar alguns exemplos.
Embora a análise de sentimentos não seja perfeita, ela ainda é altamente eficaz na análise de dados de texto on-line em grande escala. Entretanto, os modelos de análise de sentimentos já são tão precisos quanto os avaliadores humanos, se não mais confiáveis.
É apenas uma questão de tempo até que os modelos de análise de sentimentos atinjam praticamente a precisão de 100% na extração de opiniões de grandes volumes de texto. Trata-se de uma tecnologia que comprovadamente otimiza os processos de trabalho e capacita as equipes a obter uma compreensão mais profunda de seus clientes.
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