Pri analizi čustev gre za pridobivanje čustev in občutkov iz danega besedila. To organizacijam omogoča razumevanje pomenov, ki se skrivajo za sporočilom in so lahko precej dobro skriti. Toda kako točno deluje analiza čustev in ali naj jo vaše podjetje uporablja?
Preden se poglobimo v delovanje analize čustev, si oglejmo, kako močna je lahko analiza čustev, če se uporablja na pravi način.
Vsi se spominjamo kampanje Nike Colin Kaepernick, kajne? Tisto, ki je povzročila prepir med zahvalnim dnevom in je bila verjetno kriva za številna prekinjena prijateljstva?
Če ne veste, vam predstavljamo kratek povzetek.
Leta 2018 je Nike predstavil tržno kampanjo s Colinom Kaepernickom, za nekatere kontroverzno osebnostjo, ki je sprožila vsesplošni vihar na družbenih omrežjih.
V 12 mesecih, preden je Nike objavil Kaepernickov oglas, Družba Nike je v povprečju prejela neto pozitivno mnenje v višini 26,7% v družabnih medijih. Vendar je Nikejevo neto razpoloženje po objavi padlo na -4,7%.
Če bi bili vodja marketinga v podjetju Nike, bi takoj prekinili kampanjo, kajne? Zakaj tega niso storili?
Kljub navidezno negativnemu sprejemu na površini je Nike poročal o povečanje prodaje za 31% in eksplozijo v omembe blagovne znamke za 2,677%.
Podjetje Nike je s pomočjo analize čustev ugotovilo, da se pod valom negativnih čustev skriva nekaj neprijavljenih pozitivnih čustev njihovih ciljnih strank - potrošnikov, ki so zanje pomembni. Nike je sprejel tveganje, nadaljeval z oglasom in rezultati so govorili sami zase.
Analiza čustev, znana tudi kot rudarjenje mnenj, se nanaša na pridobivanje čustev (vesel, jezen), namenov (poizvedba, pritožba, mnenje itd.) in pozitivnosti (negativno, nevtralno, pozitivno) iz besedila.
Analiza čustev se pogosto uporablja za upravljanje ugleda, spremljanje družbenih medijev, tržne raziskave in analizo povratnih informacij strank. Analiza čustev je tudi podskupina obdelave naravnega jezika (NLP) - uporaba umetne inteligence in računalnikov za preučevanje jezikoslovja.
Pogosto se skupaj uporabljajo izrazi analiza čustev, analiza besedila in obdelava naravnega jezika (NLP). Čeprav so vsi ti izrazi povezani v podatkovni znanosti in imajo lahko enako praktično uporabo, ne pomenijo iste stvari.
Analiza čustev: Kot smo že omenili, se analiza čustev nanaša na dodeljevanje ocen čustev (pozitivnih, negativnih ali nevtralnih) besedilom s pomočjo strojnih algoritmov. Analiza čustev je znana tudi kot rudarjenje mnenj.
Analitika besedila: Tekstovna analitika, znana tudi kot rudarjenje besedila, se nanaša na analizo nestrukturiranih podatkov in pridobivanje informacij iz njih, na primer ustvarjanje besednih oblakov. Analiza besedila zaradi podobne narave običajno spremlja analizo čustev.
Obdelava naravnega jezika (NLP): Obdelava naravnega jezika je področje računalništva, ki se ukvarja z uporabo računalnikov za analizo človeškega jezika. Obdelavo naravnega jezika si lahko predstavljate kot nadskupino analize čustev in analize besedil.
Poznamo pet glavnih vrst analize čustev, pri čemer se vsaka osredotoča na različne vidike nabora podatkov:
Cilj zaznavanja čustev je prepoznati čustva z besedami v danem besedilu, kot so veselje, razočaranje, jeza in strah.
Obstaja več načinov za zaznavanje čustev v besedilu. Najpogostejši je prepoznavanje ključnih besed in pripisovanje čustev na podlagi leksikona (seznam besed in z njimi povezanih čustev).
Analiza razpoloženja na podlagi vidikov (ABSA), znana tudi kot analiza razpoloženja na podlagi značilnosti, je postopek prepoznavanja vnaprej določenih vidikov in z njimi povezanih razpoloženj v naboru podatkov.
Ti vidiki se razlikujejo od organizacije do organizacije, najpogostejši pa so cena, embalaža, oblikovanje, UX in storitve za stranke.
ABSA se najpogosteje uporablja v pregledih izdelkov in storitev, da se ugotovi, katere funkcije so bile strankam najbolj všeč ali ne. Organizacije se lahko nato osredotočijo na določena področja svojih izdelkov in storitev, ki jih je treba izboljšati.
Natančna analiza čustev razdeli stavke na dele in iz teh posameznih delov izlušči čustva. Sentiment se nato razvrsti v eno od petih kategorij polarnosti: zelo pozitiven, pozitiven, nevtralen, negativen, zelo negativen.
Natančnost polarnosti je ključnega pomena pri razlagi ocenjevalnih lestvic povratnih informacij strank. Na primer, na ocenjevalni lestvici od 1 do 5 zvezdic bi bila 1 zelo negativna, 5 pa zelo pozitivna. Na ocenjevalni lestvici od 1 do 10 je 1-2 zelo negativno, medtem ko je 9-10 zelo pozitivno.
Grobozrnata analiza čustev je podobna drobnozrnati analizi čustev. Vendar se grobozrnata analiza čustev razlikuje, saj čustva izlušči iz celotnih dokumentov ali stavkov in ne razčlenjuje stavkov na različne dele.
Groba analiza čustev razvršča čustva le v tri kategorije polarnosti: pozitivno, nevtralno in negativno.
Večjezična analiza čustev omogoča zbiranje podatkov iz neangleških besedil, ne da bi jih prevajali. Zanašanje na prevode pri večjezičnih analizah je morda priročno, vendar nezanesljivo, saj se lahko pomešajo jezikovne nianse, kot sta semantika in leksika.
Na to zlahka pozabimo, a le 17% svetovnega prebivalstva govori angleškoin Angleščina predstavlja le 25,9% internetnih uporabnikov. Večjezična analiza čustev vam omogoča, da izkoristite to manjkajočo večino in povečate vrednost za svoje podjetje.
Analiza namere namesto ugotavljanja razpoloženja preučuje besedilne namige za namera in jih razvrsti v vnaprej določene oznake. Te oznake so v veliki meri odvisne od vaših poslovnih potreb in niso univerzalne.
Na primer, klasifikatorje namere za sporočila v družabnih medijih lahko razdelimo na predlog, poizvedba, pritožba, povratne informacije, in . trženje. Primernejše oznake za analizo povratnih informacij strank vključujejo zainteresirani, nezainteresirani, naročite se nain odjava.
Analiza čustev uporablja kombinacijo tehnik obdelave naravnega jezika (NLP), statistike in metod strojnega učenja za samodejno določanje čustev v besedilu in njihove polarnosti..
Najpogostejši modeli analize čustev so modeli, ki temeljijo na pravilih, strojnem učenju in hibridni modeli.
Pri pristopu, ki temelji na pravilih, algoritem dodeli in izračuna sentimentalno oceno besedila na podlagi sklopa pravil ali leksikonov (seznam besed in z njimi povezanih čustev), ki jih je oblikoval človek.
Seznam je že določil ustrezne sentimentalne ocene za oba negativna (grozno, grozno, slabo) in pozitivno (dobro, super, navdušujoče) besede. Nato algoritem prepozna polarizirane besede in povzame splošno razpoloženje, običajno na lestvici od -1 do +1.
Dober model analize razpoloženja, ki uporablja pristop, ki temelji na leksikonu, bi moral vključevati vpliv vsakega podbesedila na zaznano intenzivnost v besedilu na ravni stavka. Obstaja 5 dejavnikov, ki vplivajo na polarnost stavka:
Interpunkcija, in sicer vzklikanec (!), poveča velikost intenzivnosti, ne da bi spremenil pomensko usmerjenost.
Kapitalizacija, natančneje z uporabo ALL-CAPS za poudarjanje besede, ki je pomembna za občutke, ob prisotnosti drugih besed, ki niso zapisane z veliko začetnico, se intenzivnost občutkov poveča, ne da bi to vplivalo na pomensko usmerjenost.
Modifikatorji stopnje (imenovani tudi intenzivatorji, pospeševalniki ali stopenjski prislovi) vplivajo na intenzivnost povedi tako, da jo povečajo ali zmanjšajo. Na primer: "Vreme je izredno vroče."
Premik polarnosti zaradi veznikov, Kontrastni veznik "ampak" pomeni spremembo polarnosti čustev, pri čemer prevladujejo čustva besedila, ki sledi vezniku. Na primer: "Vreme je vroče, vendar je znosno." ima mešano razpoloženje, pri čemer druga polovica narekuje splošno oceno.
Ujetje zanikanja polarnosti s preučevanjem zaporedja treh elementov, ki sledijo pred leksikalno značilnostjo s stavkom, ujamemo skoraj 90% primerov, v katerih negacija obrne polariteto besedila. Na primer, stavek z zanikanjem bi se glasil: "Vreme v resnici ni tako vroče.".
Začetni vložek človeškega truda: Izdelava mehanizma za analizo čustev na podlagi pravil iz nič je lahko naporna. V angleškem jeziku je na tisoče besed, da ne omenjamo razvoja leksikonov za večjezične motorje za analizo čustev.
Subjektivnost glede dogovora o polarnosti: Na končne rezultate lahko vplivajo tudi nesoglasja glede valence besede. Na primer, če drug raziskovalec dodeli enako sentimentalno oceno grozno kot bi se slabo, kakšna naj bo skupna ocena razpoloženja?
Ni mogoče zaznati konteksta: Pristop, ki temelji na pravilih, morda ne zazna sarkazma in konteksta. Na primer, "DA je Jack vodja ekipe? Prepričan sem, da bo odlično opravil svoje delo in da ne bo ničesar pokvaril 😂😂 " lahko kljub sarkastični in negativni žalitvi dobi pozitivno oceno čustev.
Pri pristopu strojnega učenja je mehanizem za analizo čustev usposobljen za samodejno razvrščanje besedilnih podatkov s pravilnimi oznakami. Usposabljanje (nadzorovano in nenadzorovano strojno učenje) se običajno izvaja tako, da se motorju posreduje tone vnaprej označenih besedilnih podatkov.
Z nenehnim dodajanjem predhodno označenih primerov se lahko stroj uči jezikoslovja kot človek in natančno napoveduje oznake prihodnjih podatkovnih nizov (npr, ta pesem je bila prižgana lol -> pozitivno)
Vlaganje časa in sredstev: Usposabljanje algoritma strojnega učenja za doseganje zadovoljive ravni natančnosti lahko traja dolgo. Tudi pridobivanje zadostnih podatkovnih nizov za napajanje algoritma je lahko drago.
dovzetnost za napake: Sistemi strojnega učenja so lahko tudi nenatančni, na primer, če se jim posredujejo pristranski ali nenatančni podatkovni nizi.
Hibridni pristop združuje strojno učenje in analizo čustev, ki temelji na pravilih, da bi dobili natančnejše rezultate. Vendar pa so modeli, ki uporabljajo hibridni pristop, povezani z največjimi začetnimi stroški kapitala in vzdrževanja.
Od pojava interneta v devetdesetih letih prejšnjega stoletja so se potrošniške platforme in platforme družbenih medijev razvijale in postale vse bolj prepletene z našim vsakdanjim življenjem. Kot število uporabnikov interneta naj bi se do leta 2023 povečalo na 5,3 milijarde. (6% CAGR), ne morete spregledati velike vrednosti spletnih podatkov.
Podjetja prav tako ne smejo zanemariti vpliva družbenih medijev na nakupne odločitve potrošnikov. Po podatkih GlobalWebIndex, 54% ljudi z računi v družbenih medijih uporablja družbene medije za raziskovanje izdelkov.
Poleg tega uporabniki družbenih medijev in mnenjski voditelji izražajo mnenja o blagovnih znamkah, politiki in vprašanjih človekovih pravic. Te vsebine, ki jih ustvarjajo uporabniki, pomembno vplivajo na vedenje potrošnikov, saj stranke se bolj kot na reklamna sporočila zanašajo na ustno izročilo..
Z analizo čustev lahko podjetja prenehajo pasivno reagirati na javno mnenje in sprejmejo proaktivne ukrepe za oblikovanje splošnega razpoloženja do svoje blagovne znamke. Analiza čustev podjetjem omogoča, da ugotovijo kaj potrošniki pravijo in tudi pomen za temi sporočili.
Orodja za analizo čustev vam omogočajo, da z enim klikom analizirate na tisoče, če ne celo milijone spletnih besedil. Namesto da bi proučevali posamezne tvite ali objave na Facebooku, imajo lahko lastniki podjetij takojšen pregled nad tem, kaj potrošniki menijo o njihovi blagovni znamki.
Poleg tega je analiza čustev samodejna, kar prihrani stroške dela in čas, porabljen za zbiranje podatkov.
Analiza razpoloženja presega kaj govorijo stranke, zagotavljajo vpogled v zakaj stranke imajo takšna mnenja. Z iskanjem namenov in polarnosti mnenj lahko podjetja odkrijejo področja za izboljšanje, ki se jih morda nikoli niso zavedala.
Analiza razpoloženja vam omogoča tudi sprejemanje odločitev, ki temeljijo na podatkih, in tako omogoča bolj premišljeno odločanje. Brez zanesljivih podatkov, na katerih bi temeljile vaše odločitve, bi streljali v temi in zapravljali čas in denar.
Analiza čustev ponuja veliko priložnosti za trženje v realnem času - spontano oblikovana tržna sporočila. S podatki, o katerih se poroča v realnem času, lahko z analizo čustev izkoristite trendovske dogodke ali celo obvladujete PR krize, preden prerastejo v velik problem.
Analiza čustev lahko analizira tudi velike količine nestrukturiranih podatkov - na primer komentarje, sporočila, slike in celo videoposnetke. Nekatere vmesnike API za analizo čustev lahko celo vključite v programsko opremo za upravljanje odnosov s strankami (CRM) in tako v realnem času pridobivate mnenja iz povratnih informacij strank.
Analiza čustev je v bistvu ugotavljanje, kaj si ljudje mislijo o določeni temi. Ta tehnologija se uporablja v podjetjih, nevladnih organizacijah, političnih strankah in celo državah. Razumevanje notranjih čustev ljudi namreč raziskovalcem omogoča, da bolje razumejo njihove potrebe.
Družabno poslušanje se nanaša na spremljanje omemb v družabnih medijih o blagovni znamki ali temi, povezani z vašim podjetjem. Namesto da bi zbirali ogromne količine objav v družbenih medijih, ki omenjajo vaše podjetje, gre analiza čustev še korak dlje in izpostavi zakaj so podali te pripombe.
O svojih konkurentih lahko izvedete tudi raziskavo mnenj in ugotovite, kaj si ljudje mislijo o njihovi blagovni znamki ter njenih izdelkih in storitvah. Poleg tega vse te analize potekajo v realnem času, kar vam omogoča, da izvajate agilnejše trženjske strategije.
API za analizo čustev lahko vključite v Twitter in tako pridobite mnenja o določeni temi. V tej študiji, ki jo je opravil Abdur Rasool in drugi, je bila s strojnim učenjem opravljena analiza čustev za podjetji Adidas in Nike z rudarjenjem besedil iz Twitterja. Pred primerjavo je bila s tehnikami strojnega učenja izračunana njuna skupna ocena sentimenta.
Rezultati so pokazali, da sta imela podjetji Nike in Adidas podobno porazdelitev čustev - splošno pozitivno čustvo, večina pa je bila nevtralna. Vendar pa je bilo pozitivno razpoloženje pri Adidasu nekoliko višje kot pri Nike (27,2% proti 24,5%). To je lahko odličen ali slab znak, odvisno od tega, v katerem podjetju delate.
Odvisno od orodja za analizo čustev lahko natančno določite uporabnike z nevtralnimi in negativnimi čustvi ter jih spremenite v pozitivne ambasadorje blagovne znamke. Na splošno vam analiza čustev zagotavlja informacije za sprejemanje informiranih odločitev za izboljšanje podobe vaše blagovne znamke.
Odvisno od velikosti vašega podjetja jih je lahko na stotine ali celo več. tisoče omemb v družabnih medijih, ki vključujejo vašo blagovno znamko, vsak dan. Nekateri od njih so lahko vprašanja, pritožbe ali druga negativna sporočila.
Pomanjkanje ali počasno vključevanje v družbene medije lahko povzroči izgubo zvestih strank in njihove življenjske vrednosti. Še huje pa je, da lahko širijo negativne govorice in odvrnejo druge ljudi od nakupa pri vas.
Če se pojavi takšna PR kriza, vam bodo orodja za analizo čustev pomagala obvladati krizo, še preden se razširi.
Leta 2014 je Expedia Kanada začela izvajati "Pobegnite pred zimo: Strah" božični oglas. V njem je bil oče prestrašen zaradi tistega, za kar je mislil, da je silovit snežni metež zunaj, v resnici pa je bilo to piskanje njegove hčerke, ki je vadila violino.
Po več predvajanjih so postali neprijetno glasni in neenakomerni kriki neznosni. Oglas je bil predvajan celo med svetovnim mladinskim hokejskim prvenstvom, kar ni bilo dobro sprejeto.
Številni Kanadčani so v družabnih medijih kritizirate grozno izbiro zvoka v oglasu., v komentarjih pa je bilo zapisano, da "Najslabši oglas, ki je tako pretirano predvajan, da postane nadležen, in verjetno ne bom več uporabljal Expedie samo zato, ker je ta oglas tako prekleto nadležen."
Družba Expedia Canada se je takoj odzvala na negativne odzive, tako da je ustavila oglas in objavila dve njegovi nadaljevanji. V enem od njih je isti oče vrgel violino iz hiše. V drugem nadaljevanju je Expedia povabila dejanskega uporabnika družbenih medijev, ki je komentiral prvi oglas, da razbije violino na koščke.
Kot je pokazala Expedia Canada, lahko z analizo čustev neprijetne nezgode ali krize v odnosih z javnostmi spremenite v priložnosti za trženje in tako povečate prepoznavnost blagovne znamke.
Ker se analiza čustev ukvarja z razumevanjem stališč in mnenj potrošnikov, jo pogosto združujemo z tržne raziskave. Pridobivanje mnenj se običajno pojavi v fazi interpretacije in analize. proces trženjskega raziskovanja.
Natančneje, tržni raziskovalci pridobivajo mnenja iz zbirk podatkov, zbranih s fokusnimi skupinami in intervjuji. Če se poglobite v to, zakaj so udeleženci raziskave rekli to, kar so rekli, lahko odkrijete njihove težave, potrebe in želje.
Nekaj prepisovanje podatkov in . programska oprema za zbiranje podatkov so opremljeni z orodji za analizo čustev in to je eden od načinov, kako se razlikujemo. Z aplikacijo Speak lahko izdelujete prepise v velikem obsegu in analizirate te natančne podatkovne nize z orodji za analizo besedila in čustev - vse to v eni centralizirani podatkovni zbirki medijev.
Če želite izvedeti več o tem, kako lahko Speak optimizira vaše delovne procese in poveča donosnost naložb v raziskave, se prijavite na našo 7-dnevni preizkus brez kreditne kartice.
Kvalitativno raziskovanje je vrsta tržne raziskave ki se osredotoča na pridobivanje subjektivnih informacij. Za razliko od kvantitativnih raziskav se s kvalitativnimi podatki zbirajo podatki, ki jih ni mogoče količinsko ovrednotiti, kot so mnenja, stališča in dojemanje predmeta.
Pomemben del vsake tržne raziskave je prepisovanje podatkov iz intervjujev za nadaljnje analize. Ker so v ospredju subjektivna mnenja, so lahko odgovori precej dolgi.
Tudi tržne raziskave za mala podjetja lahko vključujejo analizo več deset kvalitativnih podatkovnih nizov. Ob predpostavki, da ste opravili intervjuje s 50 udeleženci, pri čemer je vsaka seansa trajala 30 minut, boste morali pregledati 25 ur posnetkov.
Analiza čustev pospeši ta postopek z analizo podatkovnih nizov in pripravo ocen čustev v velikem obsegu. Nadzorna plošča Speak's insights dashboard prav tako generira prevladujoče ključne besede in teme iz katere koli tržne raziskave, da bi dobili pregled nad ključnimi področji, ki jim je treba posvetiti pozornost.
Tako lahko hitro prepoznate ključna področja, ki jih je morda treba izboljšati. Za natančnejše analize nadzorna plošča Speak poroča tudi o občutkih posameznih stavkov, kar vam omogoča, da se osredotočite na določena področja, ki jih je morda treba izboljšati.
Oblaki besed so odličen način za poudarjanje najpomembnejših besed, tem in besednih zvez v besedilnem odlomku glede na pogostost in pomembnost. Ustvarite besedne oblake iz besedilnih podatkov in ustvarite lahko razumljivo vizualno razčlenitev za poglobljeno analizo. Preizkusite naše generator brezplačnega besednega oblaka še danes samodejno vizualizirajte vpoglede v podatke.
Za vsako podjetje je nujna zanesljiva storitev za stranke. Glede na študijo, ki jo je opravila Twitter, uporabniki pričakujejo, da se bodo blagovne znamke odzvale v eni uri.. Ena ura je kratek čas za obravnavo več poizvedb strank, kaj šele, če so poizvedbo poslale v času izven delovnega časa.
Poleg tega, odgovor na pritožbo v družabnih medijih lahko poveča zagovorništvo strank kar za 25%.
Programska oprema za upravljanje odnosov s strankami (CRM) vam omogoča takojšnje odzivanje na poizvedbe strank. V povezavi z API za analizo čustev lahko analizirate interakcije s strankami v velikem obsegu in ugotovite, kaj stranke menijo o vaših izdelkih in storitvah.
Analiza čustev osvetli tudi neopažene težave v vaših izdelkih in storitvah. Z analizo čustev, ki temelji na vidikih, lahko ugotovite, katere funkcije je treba izboljšati ali ohraniti.
Na splošno je vaš izdelek najpomembnejši element trženjske mešanice, analiza čustev pa vam pomaga dvigniti kakovost vaših izdelkov na višjo raven.
Adobe je obsežen sveženj programske opreme, ki ga obožujejo ustvarjalci po vsem svetu. Nekatera od njegovih pomembnih orodij so Adobe XD (oblikovanje uporabniških vmesnikov/uporabniškega vmesnika), Adobe Photoshop (urejevalnik grafike) in Adobe Lightroom (urejevalnik fotografij). Zlasti storitve za stranke Twitter za Adobe XD so tako impresivne, da Twitter jih je pohvalil na svojem blogu.
S proaktivnim odzivanjem na vprašanja strank je Adobe XD (in drugi računi Adobe v Twitterju) uspešno ustvaril tesno povezano skupnost ustvarjalcev v Twitterju.
Na primer, @AdobeXD ima skoraj 120 tisoč sledilcev, kar je impresivna številka, ki pa je še vedno manjša od drugih računov Adobe na Twitterju, @Lightroom (1,8 milijona sledilcev) in @Photoshop (3,2 milijona sledilcev).
Račun splošnega servisa za stranke družbe Adobe v Twitterju, @AdobeCare, dejansko išče na Twitterju omembe tem, ki so v tem primeru povezane z njihovim podjetjem, Photoshop. Kot ste morda opazili, stranka nikoli ni sama označila storitve AdobeCare.
Vendar se AdobeCare s proaktivno analizo čustev in programsko opremo za poslušanje družabnih omrežij na poizvedbe strank odziva z neverjetno hitrostjo.
Analiza razpoloženja se uporablja tudi v financah, zlasti pri vlagateljih in dnevnih trgovcih. Vlagatelji pogosto spremljajo razpoloženje na trgu - splošno razpoloženje vlagateljev do finančnega trga ali podjetja.
Finančni trgi so nestanovitni in se vedno nepričakovano spremenijo, kar uniči novopečene dnevne trgovce, ki upajo, da bodo hitro obogateli. Izkušeni vlagatelji bi uporabili psihologija trgovanja analizirati dejavnike razpoloženja na trgu in sklepati donosne posle.
Glavna dejavnika, ki vplivata na to nestanovitnost, sta dva: novice (politične, novi zakoni, novice, povezane s panogo, dobički podjetij) in komentarji v družbenih medijih.
Z uporabo orodij za analizo razpoloženja lahko vlagatelji v realnem času spoznajo splošno razpoloženje na finančnem trgu in napovedujejo spremembe cen delnic.
Ko je na primer vplivnica družbenih medijev Kylie Jenner objavila ta tvit, je cena delnice družbe SNAP padla za 7%, kar je pomenilo izgubo $1,3 milijarde tržne vrednosti. Kylie Jenner je imela takrat 39 milijonov sledilcev, zato ni čudno, da je en sam tvit tako močno vplival na razpoloženje na trgu in cene delnic.
Programska oprema za analizo razpoloženja bi takoj poročala o nenadnem padcu razpoloženja, kar bi vlagateljem omogočilo dovolj časa za prodajo delnic, preden cene še bolj padejo.
Politiki in vladni organi pogosto uporabljajo analizo čustev za pridobivanje mnenj splošne javnosti, volivcev in celo konkurentov. Z analizo čustev lahko takoj izluščite boleče točke milijonov državljanov in jih naslovite za politično podporo.
V okviru kampanje za ponovno izvolitev predsednika Baracka Obame leta 2012 je stranka Obama za Ameriko uporabila orodja za analizo čustev, da bi izkopali 5,7 milijona sporočil s spletne strani kampanje.. Algoritem je označil besede iz poizvedb, kot so anketiranje ali prispevek na podlagi vnaprej danih leksikonov (seznam, ki vsaki besedi pripisuje sentiment).
V Maleziji, članici Združenja držav jugovzhodne Azije (ASEAN), so leta 2018 potekale 14. splošne volitve. Vladajoča stranka je bila vedno Barisan Nasional, glavna koalicija desnih in sredinskih strank.
Vendar je Pakatan Harapan (koalicija levosredinskih strank) čudežno zmagala na 14. splošnih volitvah in z veliko prednostjo premagala Barisan Nasional. Občutki so bili mešani, saj bi Maleziji prvič po 61 letih vladala druga stranka.
Več raziskovalcev na podlagi metode Naive Bayes (verjetnostna metoda) izvedel analizo razpoloženja državljanov glede sprejemanja nove vladajoče stranke. Raziskovalci so mesec dni zbirali tvite in ustrezne hashtage, nato pa izračunali splošno razpoloženje.
Izkazalo se je, da je bilo razpoloženje javnosti do Pakatan Harapan 30% pozitivno, 41% nevtralno in 29% negativno - komaj pozitivno.
Nova vlada se je hitro lotila dela in po 100 dneh mandata ponovno analizirala javno mnenje. Po anketiranje 487.000 anketirancev, so rezultati pokazali, da je bilo razpoloženje javnosti "bolj pozitivno kot negativno", pri čemer se je negativno razpoloženje nagibalo k prometu in korupciji.
Analiza čustev tako ne ustvarja priložnosti le za podjetja, temveč tudi za vlade, da bi bolje zadovoljile potrebe ljudi. Brez analize čustev lahko prezrete temeljne probleme in izgubite prihodke, javno podporo ali druge kazalnike, pomembne za vašo organizacijo.
Pri orodjih za analizo čustev imate tri možnosti: izdelate jih sami, kupite že pripravljeno programsko opremo ali jih po meri izdela prodajalec. Ne glede na to si morate pred izbiro orodja za analizo čustev zastaviti več vprašanj.
Prvič, kako zapleteni naj bodo algoritmi? Obstajajo različne vrste programske opreme za analizo čustev, ki za analizo besedila uporabljajo različne tehnike. Naprednejša orodja lahko natančneje prepoznajo sarkazem, emotikone in druge jezikovne nianse, vendar so povezana z višjimi stroški.
Naslednji, ali vam je na voljo poskusno sojenje? Najboljši način za izvajanje analize čustev v vašem podjetju je, da jo preizkusite sami. Različni modeli analize čustev imajo različno natančnost in morda niso usposobljeni za vaše posebne potrebe.
Vprašajte se tudi. ali orodje za analizo čustev ustreza obsegu in proračunu vašega projekta. Celovita programska oprema za analizo čustev bi zahtevala višje začetne stroške kapitala in vzdrževanja. Ne glede na to, ali gre za analizo tvitov ali povratnih informacij strank, izberite rešitev, ki ustreza vašim poslovnim ciljem, da bi povečali donosnost naložbe.
Končno, ali obstajajo storitve z dodano vrednostjo? Učinkovita programska oprema za analizo čustev združuje različna orodja za analizo besedila za celovitejšo analizo besedilnih podatkov. Prav tako mora biti na voljo API za analizo čustev ki jih lahko vključite v svoj CRM ali druge programska oprema za trženje v kupu.
Ker je analiza čustev tako zapleten proces, morate za večino možnosti plačati. Nekatere platforme vključujejo preizkusne različice, da lahko platformo preizkusite, preden se odločite zanjo, saj so ta orodja lahko draga - stanejo več sto ali celo več tisoč evrov na leto.
Seveda so ti stroški zanemarljivi, če ste v velikem podjetju. Kaj pa, če šele začenjate ali želite preprosto eksperimentirati z zmogljivostmi orodij za analizo čustev?
V podjetju Speak ponujamo celovito rešitev za prepisovanje podatkov, analizo čustev in integracije API. Uporabnikom omogočamo tudi uporabo vseh naših orodja za analizo brezplačno - analizo čustev, prepoznavanje entitet in oblikovanje oblaka besed za prepoznavanje prevladujočih ključnih besed.
Zagotavljamo tudi 7-dnevni preizkus brez kreditne kartice, če želite še naprej eksperimentirati. Za dostop do celotnega nabora orodij se morate le brezplačno prijaviti!
Če želite uporabiti analizo čustev za svojo organizacijo, imamo na voljo različne načrte. od samo $19,99 na mesec. Ponujamo tudi rešitve po meri, ki ustrezajo vašim posebnim potrebam in omogočajo enostavno razširitev vaših raziskovalnih in analitičnih prizadevanj.
Če želite izvedeti več, se obrnite na nas in pomagali vam bomo izboljšati poslovne prihodke, povečati prepoznavnost blagovne znamke in optimizirati delovne tokove z analizo čustev.
Na voljo je veliko vnaprej pripravljenih motorjev za analizo čustev (kot so Govorite) običajno v obliki SaaS (programska oprema kot storitev). Po drugi strani pa lahko z odprtokodnimi knjižnicami in z uporabo spodnjih navodil ustvarite lastne rešitve za analizo čustev.
Odločitev o nakupu ali izdelavi orodja za analizo čustev vključuje predvsem stroški, strokovno znanje in izkušnje ter čas..
Nakup rešitve za analizo čustev prihrani čas in ne zahteva znanja računalništva. Ti vnaprej usposobljeni modeli so običajno opremljeni z integracijami s priljubljenimi aplikacijami tretjih oseb, kot so Twitter, Slack, Trello in druge integracije Zapier. Prav tako vam teh motorjev za analizo čustev ni treba vzdrževati, saj bo to namesto vas storil vaš prodajalec.
Po drugi strani pa lahko z izdelavo lastnega modela analize čustev le-tega prilagodite svojim potrebam. Če imate dovolj časa in predanosti, se lahko s pomočjo spletnih virov naučite sami in zgradite model analize čustev od začetka.
Če želite izdelati svojo lastno rešitev za analizo čustev ali če želite o tej temi izvedeti več, smo v nadaljevanju pripravili koristne vire in navodila.
Prednosti
✅ Ceneje
✅ Prihrani čas in trud
✅ Prihaja z integracijami API in Zapier
✅ Ne potrebujete podatkovne znanosti ali znanja kodiranja
Proti
❌ Morda ni primeren za vaše posebne potrebe
Prednosti
✅ Prilagojeno obsegu in ciljem vašega projekta
✅ Enostavne modele analize čustev lahko naredite sami
Proti
❌ Potreben je čas za izgradnjo in usposabljanje motorja
❌ Vključuje začetne naložbe in stroške vzdrževanja
Analiza razpoloženja omogoča pregled nad tem, kaj ljudje menijo o določeni temi. Vendar ni popolna in ima več omejitev. Glavne omejitve analize čustev so:
Izraz polarnost v analizi čustev se nanaša na stopnjo pozitivnosti, negativnosti ali nevtralnosti besede ali stavka. Polarizirane besede je enostavno razvrstiti kot pozitivne ali negativne. Na primer, dobro kaže na pozitivno razpoloženje, medtem ko slabo kaže na negativno razpoloženje.
Vendar se pojavi vprašanje, kako pozitivna naj bo beseda ali stavek. Na primer: "hrana je bila grozljiva" in "hrana je bila zelo grozna" jasno kažeta na negativno razpoloženje, vendar je določitev posebne ocene razpoloženja subjektivna za model analize in človeškega anotatorja.
Na splošno lahko različni ljudje istemu stavku dodelijo različne ocene sentimenta, saj je sentiment subjektiven.
Ljudje izražajo svoja mnenja v določenem kontekstu, zato bi odstranitev tega konteksta spremenila pomen njihovih besed. Nekateri od teh kontekstov vključujejo uporabo sinonimov, ironične in sarkastične komentarje, meme in celo emotikone.
Na primer: "Zakaj to počnete šele zdaj?? 😠😠" jasno kaže na negativno razpoloženje. Vendar pa bi se razpoloženje popolnoma spremenilo, če bi temu komentarju, recimo, sledilo še eno sporočilo "Ta smeti bi moral dobiti, kar si je zaslužil že prej lmao".
To nadaljnje sporočilo zagotavlja več konteksta in v celoti spreminja prejšnji stavek. Nenadoma ne gre za negativno pritožbo zaradi zamud, temveč za praznovanje, da je nekdo končno kaznovan za svoja dejanja.
Številni modeli analize čustev delujejo tako, da določeni besedi na podlagi vnaprej določenega seznama dodelijo oceno čustev. Toda samo zato, ker stavek ne vsebuje nobenih sentimentalnih besed, še ne pomeni, da ne izraža sentimenta, in obratno.
Na primer: "Redmi fant mi je rekel, da bi moral kupiti iPhone namesto android, če bi želel dejanski pametni telefon" ne vsebuje polariziranih besed in lahko daje nevtralno oceno sentimenta. Vendar stavek jasno kaže na negativno razpoloženje do telefonov z operacijskim sistemom android.
Modele za analizo čustev s strojnim učenjem morate usposobiti za pravilno prepoznavanje sarkazma, kontekstov in drugih izzivov analize čustev. Pri usposabljanju je treba motorju posredovati na tone besedilnih dokumentov, da se izboljša in nauči tako, kot bi se učil človek.
Slabost algoritma je, da potrebuje veliko časa in veliko hranjenja, da doseže natančnost na ravni človeka. Zaradi kakršnih koli napak ali netočnosti v naborih podatkov, ki se posredujejo stroju, bi se ta naučil slabih navad in posledično ustvaril netočne ocene razpoloženja.
Kulture imajo svoja narečja in celo podnarečja, ki vsebujejo podobne besede z nekoliko drugačnim pomenom. Če ne bi razumeli teh odtenkov, bi bilo dešifriranje čustev netočno.
Na primer: "želite iti, kolega?" bi bila provokacija, če bi jo izrekli v Združenih državah, če pa bi jo zastavili drugje, bi bilo to nedolžno vprašanje o potovanjih.
Samo v letu 2021, Merriam-Webster je v angleški slovar dodal več kot 520 besed. Veliko teh besed (npr. FTW, TBH, amirite) izvira iz spletne kulture. Pri drugih besedah je prišlo do sprememb definicij.
Na primer: "preboj" lahko pomeni bodisi nenadno odkritje (pozitivno mnenje) bodisi okužbo z virusom pri popolnoma cepljeni osebi (negativno mnenje).
Znanstvenike in učenjake že od nekdaj navdušuje jezikoslovje. Zahvaljujoč njihovemu zavzetemu raziskovanju razumevanja zakaj oseba nekaj pove, je bil dosežen velik napredek v znanosti in vedenju potrošnikov.
Svet doživlja Četrta industrijska revolucija kjer bodo umetna inteligenca, veliki podatki in strojno učenje prevladovali. Ta hitro razvijajoča se strojna tehnologija bo vplivala na vse panoge, od zdravstva, prava, trženja itd.
Poleg tega, pretvorba govora v besedilo postaja vse bolj razširjena, saj sta Google in Amazon na čelu njene uporabe. Študija je napovedala, da bo polovica vseh uporabnikov pametnih telefonov bo uporabljala tehnologijo glasovnega iskanja..
Govor in pisno besedilo sta ključna podatka za vsako organizacijo. Natančneje, razumevanje namera za govorjenim ali pisnim besedilom postaja vse pomembnejši za preživetje organizacije.
Zato se bo povečalo povpraševanje po orodjih za analizo čustev, saj si organizacije prizadevajo pridobiti globlji vpogled v svoje stranke in razviti boljšo ponudbo, ki bo ustrezala njihovim potrebam. Vprašanje je, ali boste tudi vi pri svojem poslovanju uporabljali analizo čustev ali pa vas bodo konkurenti pustili na cedilu?
Analiza čustev je dobro raziskana tema s številnimi članki v revijah, knjigami in spletnimi viri, ki so vam na voljo za učenje. V nadaljevanju smo zbrali koristne vire, če želite zgraditi svoj model analize čustev ali če se želite preprosto naučiti več.
Pri razvoju modela za analizo čustev uporabite Python, Javascript ali R - najpogostejše programske jezike v NLP in strojnem učenju. O tem, kateri jezik je boljši, potekajo stalne razprave, vendar priporočamo uporabo Python, če ste začetnik.
Odkar je bil pred več kot 30 leti ustvarjen Python, je skupnost programerjev zbrala obsežno zbirko knjižnic, dokumentacije, vodnikov in video učbenikov za vse ravni znanja. Ta obsežna zbirka virov v jeziku Python bo pospešila razvojni postopek za izdelavo zelo natančnih algoritmov ter tako zmanjšala stroške in celoten potreben napor.
Ne glede na to ima vsak programer svoje preference, zato smo v nadaljevanju pripravili seznam vodnikov za izdelavo modelov za analizo čustev z uporabo programov Python, Javascript in R.
Če imate izkušnje s programiranjem, imamo tudi obsežna dokumentacija o naših API-jih Speakskupaj s kodnimi vrsticami, ki jih lahko kopirate in prilepite v urejevalnik besedila. Poleg analize čustev lahko vključite tudi program Speak Ai za pretvorbo govora v besedilo in ga vgradite v brskalnik..
Python NLTK z uporabo Pycharma - NLTK je ena izmed najbolj priljubljenih knjižnic Python z obsežno wiki vsebuje tečaje, projekte, pogosta vprašanja in drugo. V tem video učbeniku so podrobni primeri po korakih z uporabo urejevalnika besedil za programiranje Pycharm.
Python NLTK z uporabo storitve Google Colab - V tem videoposnetku se naučite ustvariti algoritem za analizo čustev Naive Bayes z uporabo programa Google Colab. Ta Googlova platforma vsakomur omogoča pisanje kode v brskalniku.
Analiza čustev na Twitterju z uporabo storitve Google Colab - V tem vodniku boste videli, kako ustvariti model za analizo čustev, ki je namenjen pridobivanju mnenj iz tvitov.
Analiza sentimentov z orodjem Tensorflow in programom Google Colab - V tem videoposnetku je podroben vodnik po korakih za izdelavo modela za analizo čustev od začetka. Uporabljena knjižnica Python je Tensorflow, priljubljeno knjižnico v ogrodjih za strojno učenje in globoko učenje.
Izdelava aplikacije za analizo čustev z Node.js - Ta priročnik je razumljiv vodnik po korakih, ki vsebuje kode, ki jih je mogoče kopirati in prilepiti, ter tako olajša postopek razvoja.
Kako izdelati analizo čustev v programu R, ki ga uporablja Kaggle - Kaggle je spletna skupnost podatkovnih znanstvenikov z ustreznimi podatkovnimi zbirkami, tekmovanji, tečaji in aktivnim forumom.
Naprave za analizo čustev se učijo tako, da jim posredujemo leksikone - seznam besed in z njimi povezanih čustev. Ta seznam je treba kodirati ročno, njegovo sestavljanje pa je zaradi velike količine besed v jeziku zelo dolgotrajno.
Na srečo, Kaggle ima javno dostopen leksikon čustev na spletnem mestu 81 jezikov. Kaggle je skupnost za programerje in vsebuje številne koristne vire za kodiranje, NLP in strojno učenje.
Priporočamo, da vzamete njihovo tečaji za kar prejmete potrdilo o opravljenem usposabljanju, ki ga lahko navedete v svojem življenjepisu. Kaggle ponuja tečaje za vse ravni znanja o Pythonu, strojnem učenju, SQL, NLP, strojnem učenju in igralni umetni inteligenci.
Kaggle ima tudi več kot 992 javno dostopnih podatkovne zbirke za analizo čustev. Ti podatkovni nizi zajemajo širok razpon tem za analizo čustev, vključno s Twitterjem, Amazonovimi pregledi, finančnimi novicami in drugimi.
Na splošno, Kaggle je kraj, kjer lahko poiščete gradivo za kodiranje, zlasti če ste začetnik. Če dobro obvladate podatkovno znanost, lahko sodelujete tudi na tekmovanjih v kodiranju z denarnimi nagradami do $150.000.
Poleg zgoraj omenjenih leksikonov skupnost podatkovne znanosti pogosto uporablja tudi VADER, TextBlobin SentiWordNet leksikoni. Te leksikone lahko brezplačno prenesete na GitHub, priljubljeno platformo za razvijalce, na kateri lahko skupaj ustvarjajo programsko opremo.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) je leksikon, ki temelji na pravilih in je namenjen posebej za sentimente sporočil družbenih medijev. Podatkovni znanstveniki imajo radi VADER, ker je enako natančen, če ne celo natančnejši od človeških ocenjevalcev..
TextBlob: TextBlob je knjižnica v jeziku Python (2 in 3) za obdelavo besedilnih podatkov, ki vsebuje API za izvajanje običajnih nalog NLP, kot so označevanje, ekstrakcija samostalnikov in besednih zvez, klasifikacija, prevajanje in drugo.
SentiWordNet: SentiWordNet je leksikalni vir, ki temelji na WordNet, obsežno zbirko podatkov o semantičnih odnosih angleških besed. Te besede so med seboj povezane na podlagi pomenskih odnosov (sinonimi, hiponimi, meronimi), preden se jim dodeli številčna ocena, ki izraža mnenje.
Če se želite poglobiti v področje analize čustev in obdelave naravnega jezika, vam priporočamo, da najprej preberete "Analiza čustev: Analiza mnenj, občutkov in čustev: rudarjenje mnenj, občutkov in čustev", ki ga je napisal Bing Liu.
Bing Liu je ugleden profesor računalništva, ki redno objavlja znanstvena dela o analizi čustev, obdelavi naravnega jezika, strojnem učenju in podatkovnem rudarjenju.
Podatkovni znanstveniki ga cenijo kot vodilnega strokovnjaka na teh področjih, saj ima obsežno znanje na tem področju in zna razumljivo razložiti tehnične teme NLP.
Priporočamo vam, da pred začetkom analize čustev pridobite osnove obdelave naravnega jezika. Analiza čustev je podmnožica obdelave naravnega jezika, zato se je treba obeh učiti vzporedno.
Na spletni strani . brezplačni spletni tečaj iz Coursera ponuja pregled obdelave naravnega jezika in ob zaključku podeljuje certifikat. Na voljo so štirje moduli, vsak od njih pa vsebuje praktične vaje, v katerih morate ustvariti model NLP, vključno z usposabljanjem nevronske mreže za analizo čustev v tvitih.
Priporočamo tudi to tečaj strojnega učenja če želite ustvariti lastne modele za analizo čustev. Na tečaju se boste naučili, kako ustvariti algoritme strojnega učenja s Pythonom in R, dvema najpogostejšima programskima jezikoma.
Je cenovno zelo dostopen in vsebuje 44 ur predavanj, kar se morda zdi zastrašujoče, vendar dobro strukturiran tečaj razdeli strojno učenje na manjše dele.
Če proračun ni problematičen, vam priporočamo, da se vpišete v to spletno Obdelava naravnega jezika z globokim učenjem tečaj na Stanford Online. Šolnina znaša $1,595 in zahteva 10-14 ur na teden v 10-tedenskem programu. Po zaključku boste prejeli tudi potrdilo, ki ga lahko poudarite v svojem življenjepisu.
Če vam spletni tečaji ne ustrezajo, si lahko ogledate Serija videoposnetkov YouTube o obdelavi naravnega jezika Dana Jurafskega in Christopherja Manninga, profesorjev računalništva in jezikoslovja na Univerzi Stanford.
Analiza čustev je postopek uporabe tehnik obdelave naravnega jezika (NLP) za pridobivanje čustev (pozitivnosti, čustev, občutkov) iz besedilnih podatkov. S hitrim razvojem strojnega učenja in tehnologij NLP velika in majhna podjetja vse pogosteje izkoriščajo analizo čustev, da bi si zagotovila svoj položaj na trgu.
Analiza čustev in rudarjenje mnenj se uporabljata v številnih aplikacijah. Organizacije lahko analizo čustev uporabljajo na področju tržnih raziskav, storitev za stranke, finančnih trgov, politike in trga družbenih medijev, če jih naštejemo le nekaj.
Čeprav analiza čustev ni popolna, je še vedno zelo učinkovita pri analizi spletnih besedilnih podatkov v velikem obsegu. Vendar so modeli analize čustev že tako natančni kot človeški ocenjevalci, če ne celo bolj zanesljivi.
Samo vprašanje časa je, kdaj bodo modeli za analizo čustev dosegli praktično 100% natančnost pri pridobivanju mnenj iz velikih kosov besedila. To je tehnologija, ki dokazano optimizira delovne procese in omogoča ekipam, da bolje razumejo svoje stranke.
Če želite izvedeti več, poskusite naš 7-dnevni preizkus brez kreditne kartice ali govorite z nami in se pogovorite o tem, kako lahko naše rešitve za analizo čustev dvignejo vašo organizacijo na višjo raven.
Preizkusite govoriti brezplačno za 7 dni, kreditna kartica ni potrebna
Kako prepisati posnetek v besedilo Naše orodje za prepisovanje brez kode vam omogoča pretvorbo zvočnega posnetka v besedilo v samo dveh korakih. Poiščite
Kako prepisati videoposnetek iz YouTuba Za prepis videoposnetka iz YouTuba vam ga ni treba pretvoriti v mp4. Preprosto naložite naslov URL v aplikacijo Speak
Kako prepisati zvok in video v besedilo v 2 minutah (2022 Vodnik) Naučite se, kako prepisati zvok in video v besedilo s programom Speak Ai
Popolni vodnik po analizi besedila (2022) Analiza besedila (ali rudarjenje besedila) se nanaša na uporabo tehnik obdelave naravnega jezika za pridobivanje ključnih spoznanj iz delov besedila.
Kaj je obdelava naravnega jezika: Obdelava naravnega jezika je obsežno področje preučevanja, kako lahko računalniki natančno razumejo človeški jezik.
Preprost vodnik za izvajanje tržnih raziskav v letu 2021 Spoznajte nekaj preprostih korakov za začetek izvajanja tržnih raziskav,
Za omejen čas, shranite 93% pri popolnoma naloženem načrtu Speak. Začnite leto 2025 odločno z vrhunsko platformo umetne inteligence.
Slovenščina 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi