Sproget på internettet kan være ord og sætninger, men det rummer følelser og følelser. Vi skriver alle kommentarer, anmeldelser og indhold på internettet med en form for følelser bag sig. Teknologien bevæger sig fremad, og nu er følelsesanalyse mulig gennem naturlig sprogbehandling (NLP), tekstanalyse og computerlingvistik for at identificere og udtrække subjektiv information fra tekst. Følelsesanalyse har til formål at bestemme holdningen eller den følelsesmæssige tone bag en række ord, der bruges til at opnå en forståelse af de meninger, følelser og følelser, der udtrykkes i en online-omtale, anmeldelse eller enhver anden form for tekst.
Teknikker brugt i sentimentanalyse –
1. Regelbaseret tilgang –
- Leksikonbaseret analyse: Brug af en foruddefineret liste over ord (leksikon) med tildelte sentiment score til at bestemme følelsen af en tekst.
- Manuelle regler: Anvendelse af manuelt udformede regler for at identificere følelsesudtryk og deres sammenhænge.
2. Maskinlæringstilgang –
- Overvåget læring: Træningsalgoritmer på mærkede datasæt, hvor følelsen af hver tekst er kendt. Almindelige algoritmer omfatter Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM) og Neurale netværk.
- Uovervåget læring: Brug af clustering og andre teknikker til at identificere følelser uden mærkede træningsdata.
3. Dyb læringstilgang –
- Tilbagevendende neurale netværk (RNN'er): Brug af RNN'er, især LSTM-netværk (Long Short-Term Memory), til at fange tekstens kontekst og sekventielle karakter.
- transformers: Anvendelse af transformatormodeller som BERT og GPT til mere nøjagtig og nuanceret sentimentanalyse.
Anvendelser af sentimentanalyse –
- Analyse af kundeanmeldelser, undersøgelsessvar og feedback kan give en forståelse af den overordnede kundetilfredshed og identificere områder for forbedring.
- Det kan spore mærkeomtaler på sociale medier for at måle offentlighedens følelser og hurtigt adressere negative kommentarer eller kriser.
- Hjælper med at sammenligne følelser omkring dit brand versus konkurrenter for at forstå styrker og svagheder.
- Desuden giver det en forståelse af, hvilke egenskaber ved et produkt, der kan lide eller ikke lide af kunderne, hvilket styrer fremtidig produktudvikling.
- Det kan hjælpe med at måle effekten af marketingkampagner ved at analysere følelsen af svar og engagementer.
- Dette kan bruges til at analysere nyhedsartikler, sociale medier og finansielle rapporter for at måle markedsstemningen og træffe investeringsbeslutninger.
- Det er vigtigt at analysere patientanmeldelser og feedback for at forbedre sundhedsydelser og patientoplevelse i sundhedssektoren.
- I den politiske verden kan måling af offentlighedens følelser over for kandidater og politiske spørgsmål holde en informeret om bedre kampagnestrategier.
- For en HR-afdeling vil følelsesanalyse af medarbejderfeedback og undersøgelser identificere områder for forbedring af arbejdspladskulturen.
- At analysere seernes eller læsernes følelser over for film, tv-shows, artikler og andet medieindhold vil hjælpe med at tage produktions- og redaktionelle beslutninger.
Udfordringer i sentimentanalyse –
- Vanskeligheder ved at forstå kontekst, sarkasme, ironi og nuancerede udtryk, der kan ændre følelsesfortolkningen.
- Variationer i sprog, slang og regionale forskelle, der kan påvirke nøjagtigheden af sentimentanalyse.
- Behovet for domænespecifikke sentimentanalysemodeller til nøjagtigt at fortolke følelser i forskellige brancher eller sammenhænge.
- Sikring af kvaliteten og relevansen af de data, der analyseres for at producere pålidelige indsigter.
Ved at udnytte sentimentanalyse kan virksomheder og organisationer få værdifuld indsigt i den offentlige mening, forbedre kundetilfredsheden og træffe datadrevne beslutninger for at forbedre deres strategier og operationer. Derfor er det vigtigt i nutiden at analysere følelser.
