چه ، چرا و چگونه تجزیه و تحلیل احساسات

رسانه های اجتماعی پر از عقاید هستند. این ستایش ، شکایت یا اولویت ، در قرن بیست و یکم نیازی به خوانندگان ذهن نیست. ما تمام افکار درونی خود را در آنجا قرار می دهیم - در حوزه دیجیتال.

خدمات مشتری تغییر کرده است. اکنون به جای نوشتن یا ارسال ایمیل به دفاتر سر ، شکایات و بازخورد اکنون به صورت آنلاین در وبلاگ ها ، انجمن ها ، بررسی ها و رسانه های اجتماعی پراکنده می شوند.

تعامل با مشتریان ، ذینفعان و عموم مردم اکنون قابل مشاهده تر است. نحوه پاسخگویی ، به موقع بودن و بشریت شما اکنون در یک مرحله عمومی مورد قضاوت قرار می گیرد ، با بسیاری از رسانه های اجتماعی ، برند ، روابط عمومی ، بازاریابی و متخصصان تجربه مشتری در شب با چشم انداز گم شدن چیزی بیدار می شوند.

با توجه به سر و صدای و حجم استفاده از رسانه های اجتماعی ما ، نظارت بر این بازخورد به صورت دستی غیرممکن شده است.

درک چگونگی درک مصرف کنندگان شما برند شما یکپارچه است ، اما تلاش برای پیگیری این امر با استفاده از جستجوهای بومی شده و روشهای سنتی تحقیق در بازار ، تخلیه بزرگی در زمان و منابع شما است. راه حل با استفاده از تحلیل احساسات ، درک احساسات ، ادراک و عقاید سریع است.

فهرست مطالب

احساسات چیست؟

احساسات یک متریک است ، که به منظور ارائه بینش مفیدی در مورد نحوه احساس مخاطبان نسبت به و درک یک برند ، به ویژه در سیستم عامل های رسانه های اجتماعی و رسانه های خبری سرمقاله طراحی شده است. این متریک بازاریابی برای کمک به مارک ها در مدیریت و محافظت از اعتبار خود ، ضمن نظارت بر محیط آنلاین ، استفاده می شود. با این حال ، نظارت بر احساسات همچنین می تواند به شما نشان دهد که چگونه رقبای شما توسط بازار هدف شما درک می شوند یا اینکه مردم نسبت به آخرین کمپین بازاریابی تأثیرگذار شما در زمان واقعی احساس می کنند. در واقع ، شما می توانید از آن برای همه چیز ، از بررسی فیلم گرفته تا پوشش خبری - هر چیزی که در شبکه های اجتماعی پوشیده شده است استفاده کنید.

برنامه های دیگر شامل ، اما محدود به درک صنعت شما ، شناسایی احساسات منفی و پرداختن به آن برای درک بهتر برند نیست. این به نوبه خود می تواند به هدایت یک استراتژی تجاری مؤثر کمک کند و به تجارت شما فضای بیشتری بدهد. تجزیه و تحلیل احساسات تعیین می کند که آیا یک متن با استخراج کلمات یا عبارات خاص ، از طریق معدن نظر ، مثبت ، منفی یا خنثی است - و به رغم شهرت آن به عنوان یک معیار جایگزین ، به عنوان یک مؤلفه اصلی هر تجزیه و تحلیل پیشرفته عمل می کند.

و در دنیایی که رسانه ها ، و به ویژه بینش رسانه های اجتماعی ، حاکم هستند - با نگاهی به مجموعه داده هایی مانند این می تواند واقعاً به جدا کردن برند شما از رقابت کمک کند و استراتژی محتوای شما را هدایت کند.

روشهای تجزیه و تحلیل احساسات: اصطلاحات و تعاریف کلیدی

قبل از اینکه به این دلیل و چگونگی ردیابی احساسات بپردازیم ، بیایید نگاهی به چند اصطلاح کلیدی بیندازیم.

سیستم تجزیه و تحلیل احساسات

این سیستمی است که از ترکیبی از پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین ایجاد شده است. تجزیه و تحلیل متن و اختصاص نمرات وزنی به پست های رسانه های اجتماعی و سایر اشکال محتوا بصورت آنلاین از قبل آموزش دیده است.

تجزیه و تحلیل در یک سطح عبارت

این به تجزیه و تحلیل احساسات از عبارات متنی بر خلاف پیام رسانی کلی اشاره دارد. این تجزیه و تحلیل مبتنی بر محتوا همچنین می تواند به جملات تقسیم شود.

زبانهای برنامه نویسی

توسعه دهندگان از این زبانهای کد برای ایجاد وظایف و واکنش های خاص در هنگام تعامل کاربران با یک سایت یا برنامه استفاده می کنند. برخی از زبانها به طور خاص برای محیط های هوش مصنوعی مناسب هستند.

برچسب زدن بخشی از گفتار

از این برچسب ها برای به دست آوردن خاص در مورد تجزیه و تحلیل متن استفاده می شود. آنها کلمات را بر اساس بخشی از گفتار خود در یک جمله فیلتر می کنند ، یعنی یک صفت یا نفی - که هر دو در تعیین احساس انسان از بیان مهم هستند.

طبقه بندی احساسات نیمه تحت نظارت

به طور خلاصه ، طبقه بندی نیمه تحت نظارت می تواند از داده های بدون نمایش از پست ها یا محتوا به صورت آنلاین استفاده کند تا نظرات ، احساسات و دیدگاه های بیان شده را درک کند.

مدل تجزیه و تحلیل احساسات

این مدل برای تجزیه و تحلیل یک رشته متن و تعیین نحوه احساس نویسنده ، بسته به گزینه هایی که شما آن را به عنوان طبقه بندی می کنید ، استفاده می شود. به عنوان مثال ، این نوع مدل ها می توانند تعیین کنند که آیا کاربران در یک ایمیل احساس خوشبختی ، غم و اندوه دارند - اگر توسعه دهنده بر اساس معیارهای خاص ، طبقه بندی ها را بر اساس معیارهای خاص ، شاد ، غمگین یا ناامید کند.

قطبش

نتایج به طور معمول به کلمات یا عبارات مثبت ، خنثی یا منفی تقسیم می شوند - اما در برخی موارد ، می توانید داده هایی را که به سادگی به پاسخ های خنثی یا پاسخ های "قطبیت" تقسیم می شوند ، استخراج کنید زیرا آنها دو نوع را بسیار جدا می کنند.

نمره احساسات

نمره احساسات به طور معمول بر اساس طیف وسیعی ا ز-1 تا 1 است ک ه-1 نشان دهنده منفی بودن ، 0 - بی طرفی و 1 - مثبت است.

تحلیل مبتنی بر قوانین

سیستم های مبتنی بر قانون به مجموعه اولیه قوانین و مشخصات داده ها برای انجام اقدامات خاص در پردازش زبان طبیعی ، یعنی اختصاص نمره احساسات در طول تجزیه و تحلیل متن نگاه می کنند.

واژگان احساسات

اینها دسته از کلمات مرتبط با انواع مختلف احساسات یا احساسات هستند ، یعنی کلماتی مانند "عالی" با یک دسته مثبت از اصطلاحات تراز می شوند.

تجزیه و تحلیل مبتنی بر جنبه

این شکل پیشرفته از تجزیه و تحلیل متن به احساسات مرتبط با جنبه های مختلف یک محصول یا خدمات نگاه می کند و در هنگام پردازش زبان طبیعی ، به طور خودکار احساسات را به موضوعات خاص اختصاص می دهد. یادگیری ماشین بخشی از آنچه این امکان را فراهم می آورد است.

تجزیه و تحلیل احساسات API

رابط برنامه نویسی برنامه (API) پلی بین دو برنامه است که به آنها امکان تعامل را می دهد. در اصل به آنها اجازه می دهد تا برای انجام کارهای پیچیده با یکدیگر صحبت کنند. به عنوان مثال ، اگر از یک برنامه رسانه های اجتماعی در تلفن خود استفاده می کنید ، یک API ابزاری است که به شما امکان می دهد با آن در آن رابط تعامل برقرار کنید. API تجزیه و تحلیل احساسات مانند Meltwater تمام داده های احساساتی مورد نیاز شما را در اختیار شما قرار می دهد.

رویکرد کیسه ای از کلمات

این مدل اجازه می دهد تا کلمات را از نظر ساختار آنها در NLP جستجو کنید. بنابراین به جای اینکه به دستور زبان یک جمله نگاه کنید ، می توان از آن برای بیرون کشیدن کلماتی که برچسب ها را مطابقت دهید استفاده کنید و می تواند به مشخص کردن اینکه چند بار یک نوع کلمه یا احساسات ظاهر می شود ، کمک کند.

چرا باید احساسات مثبت ، خنثی و منفی را درک کنیم؟

برای متخصصان اجتماعی ، بازاریابی ، ارتباطات و روابط عمومی ، درک مخاطبان شما زمینه لازم را برای ایجاد کمپین های معنی دار و جلوگیری از بحران های قریب الوقوع به شما می دهد. از آنجا که وظیفه اصلی ما در تعامل ، اقناع و مدیریت شهرت نهفته است ، تجزیه و تحلیل احساسات باید در سنگ بنای هر استراتژی مبتنی بر محتوا باشد.

با مکالمات مربوط به مارک ها که در درجه اول در رسانه های اجتماعی اتفاق می افتد ، چاره ای جز ماندن در بالای روندهای نوظهور در دنیای مجازی ندارید. بعلاوه ، مزایای اضافه شده از داده های غنی روانشناختی و رفتاری که در طول مسیر به آن رسیده اید ، وجود دارد.

چگونه مارک شما به یک بحران قریب الوقوع پاسخ می دهد می تواند باعث ایجاد شهرت شما شود. با این حال ، همانطور که ما به آن توجه کردیم ، اکثر تیم ها وقت و منابع لازم برای تفکر معدن و تجزیه و تحلیل احساسات را ندارند ، به صورت دستی - و حتی اگر این کار را انجام دهند ، هنوز نتیجه خیلی دقیقی نخواهد داشت. برای فیلتر کردن متن های مختلف ، شناسایی نوع احساسات مرتبط با آن متون ، سازماندهی داده ها با توجه به معیارهای مربوطه ، زمان لازم است.

به همین دلیل استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات با قدرت AI مهم است تا به نتیجه ای کارآمدتر و بصیرت انگیزتر برسد. اینها از تکنیک های علوم داده استفاده می کنند ، با استفاده از الگوریتم هایی که تقریباً لحظه ای احساسات را از یک مجموعه داده بزرگ مشخص می کنند. همچنین ، فناوری هوش مصنوعی (AI) که این اقدامات را در بازاریابی تسهیل می کند ، دائماً در حال بهبود است و همراه با یادگیری ماشین ، به مکانیسم قدرتمندی برای درک احساسات انسانی آنلاین تبدیل شده است.

چگونه تجزیه و تحلیل احساسات با AI کار می کند

هوش مصنوعی از پردازش زبان طبیعی (NLP) با یک API زبان طبیعی و تکنیک های یادگیری ماشین استفاده می کند تا به طور خودکار احساسات متن منتشر شده را تشخیص دهد. NLP زبان انسانی را به مجموعه داده ای تبدیل می کند که ماشین ها می توانند آن را درک کنند.

سپس یادگیری ماشین پس از پردازش ، طبقه بندی متن را به عهده می گیرد. الگوهای داده به منظور ایجاد پیش بینی معنی دار به عنوان نرم افزار به طور مداوم "می آموزد" مشخص می شود. برای طبقه بندی احساسات از متن به دسته های مختلف بر اساس ارتباط (یک روش) آموزش دیده است.

یکی از کاربردهای عملی در مورد چگونگی کار هوش مصنوعی در وزوز در مورد محبوب ترین روزنامه تابلوفرش انگلستان ، مترو ، که به اشتباه نام دو عضو گروه کوچک دختر کوچک را مشاهده می کنید. نیازی به گفتن نیست ، این گفتگو در توییتر به پایان رسید.

هنگامی که مردم این اشتباه را متوجه شدند ، داستان شروع به زندگی خود در زیر هشتگ #Dobetter کرد ، و کاربران رسانه های اجتماعی خواستار عذرخواهی بودند ، به ویژه برای اشتباه گرفتن دو زن از اقلیت های نژادی برای یکدیگر. این روزنامه مجبور شد به سرعت از این اشتباه عذرخواهی کند.

با تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی ، به محض شروع ذکر تعداد ، بدون هیچ گونه مداخله انسانی ، مترو به طور خودکار مطلع می شد. علاوه بر این ، آنها همچنین می توانند موضوعات ثانویه دیگری را که بوجود آمده است شناسایی کنند و هدف از آن برای پرداختن به آنها برای جلوگیری از یک بحران آینده است.

چرا ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات مهم هستند؟

همانطور که در مثال مترو نشان داده شده است ، یک نظر منفی برند شما می تواند یک طوفان آنلاین ایجاد کند که هم جنبه ای از عقیده و هم احساسات را شامل می شود. صرف نظر از این ، بهبودی از آن می تواند بسیار دشوار باشد ، حتی اگر به طور ماهرانه توسط بهترین تیم های روابط عمومی اداره شود. این به دلیل توانایی یک توییت منفی است ، به عنوان مثال ، در طی چند دقیقه ویروسی می شود.

با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات برای نظارت بر نحوه احساس مخاطب ، سازمان شما می تواند احساسات و مکالمات اطراف برند شما را به طور مؤثر کنترل کند. همچنین ، به این ترتیب شما با تلاش برای خاموش کردن شعله های آتش در مدت کوتاهی ، به طور واکنشی پاسخ نخواهید داد. واقعیت باقی مانده است ، نظرات مصرف کننده برای نحوه نمایندگی برند خود در رسانه و استراتژی برای روابط مؤثرتر با مشتریان بسیار مهم است.

شهرت خود را مدیریت کنید

مانند آن یا نه ، شهرت شما یکی از با ارزش ترین دارایی های کسب و کار شما است. همانطور که وارن بوفه یک بار گفت:

دنیای آنلاین میلیون ها نفر به طور مداوم در مورد شرکت ها و محصولات و خدمات آنها صحبت می کند. این بحث ها عمدتاً در شبکه های اجتماعی ، تجارت الکترونیکی و سایت های بررسی محصول ، وبلاگ ها و سایر انجمن های بحث و گفتگو اتفاق می افتد.

شما می توانید روایت را با هر دو تحلیل دقیق و کلی احساسات ، کنترل کنید ، و اطمینان حاصل کنید که برند شما در یک نور مثبت دیده می شود.

بازخورد مشتری را کنترل کنید

وقتی صحبت از محصولات و خدمات یا توانایی شما در ارائه یک تجربه خوب مشتری می شود ، مصرف کنندگان موظفند نظر خود را داشته باشند. اگر آنها به طور خاص تجربه منفی داشته باشند ، شانس خوبی وجود دارد که به صورت آنلاین ، معمولاً رسانه های اجتماعی به اشتراک گذاشته شود.

تجزیه و تحلیل احساسات به شما کمک می کند تا بررسی ها را در دایرکتوری های تجاری Google یا صفحات محصول/خدمات فردی ردیابی کنید و لحن احساسات را مشخص کنید. با استفاده از این ابزار ، برند شما می تواند به شکایات بپردازد. از طرف دیگر ، تجربیات مثبت که به اشتراک گذاشته می شوند می توانند بازخورد ارزشمندی را در مورد آنچه شما انجام می دهید به درستی ارائه دهد و وثیقه بازاریابی اضافی ارائه دهد.

از بحران جلوگیری کنید

بحران ها معمولاً زمانی اتفاق می افتد که حداقل از آنها انتظار داشته باشیم و بدون برنامه احتمالی نیز در دست باشد. با تجزیه و تحلیل احساسات منظم یا ثابت ، شما بهتر آماده می شوید.

مشتری ناراضی که نظر منفی خود را در مورد برند شما در رسانه های اجتماعی ابراز می کند ، می تواند به سرعت از طرف همسالان پشتیبانی کند. از این بدتر ، رسانه ها می توانند قبل از انجام کار ، احساسات منفی را انتخاب کنند و قبل از آنکه بدانید ، شما به صورت آنلاین و اخبار گرایش دارید. تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به محض اینکه یک بحران بالقوه در کمین است ، به شما هشدار دهد که به شما امکان می دهد به موقع آن را پرداخت کنید.

برای اهداف تحقیق

ابزارهای نظارت بر رسانه ها ، تریلیون های دیتاپی را فیلتر می کنند ، که روزانه از طریق میلیاردها کاربر اینترنت و رسانه های اجتماعی حاصل می شود.

شما می توانید بینش های ارزشمندی را از یک مجموعه داده بزرگ در مورد موضوعات خاص صنعت ، ترجیحات مصرف کننده ، ویژگی های محصول و رقبا ترسیم کنید. یکی از بهترین بخش ها در این مورد این است که اطلاعات در هنگام دسترسی به آن از راحتی صندلی اداری (یا نیمکت ، اگر بخشی از خدمه کار از خانه هستید) در دسترس عموم است. این به نوبه خود به شما امکان می دهد کمپین های روابط عمومی و بازاریابی معنادار تری ایجاد کنید.

با ابزارهایی مانند API تجزیه و تحلیل احساسات Meltwater ، تجزیه و تحلیل احساسات و سایر راه حل های نظارت بر رسانه ، می توانید نیاز به فیلتر بی پایان و ساعات صرف شده برای ایجاد گزارش ها و سایر اشکال مستندات استراتژیک را برطرف کنید.

تطبیق استراتژی های بازاریابی از طریق نوآوری

راه حل: تکمیل پردازش زبان طبیعی با هوش رسانه ای

دور شدن از تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر اسناد به احساسات مبتنی بر جمله ، روشی دقیق تر برای به دست آوردن بینش مفید بازاریابی است. این بدان معناست که هر جمله از یک مقاله یا پست به صورت جداگانه ارزیابی می شود و نمره احساسات خاص خود را (ارتباط مثبت ، منفی ، خنثی) می گیرد.

برای احساسات مبتنی بر اسناد ، احساسات بر اساس جمع احساسات جمله محاسبه می شود. برای کسب اطلاعات بیشتر از دانشمندان داده ما در مورد چگونگی محاسبه احساسات ، به وبلاگ مهندسی ما بروید.

هنگامی که ارزش تجزیه و تحلیل سطح جمله را به عنوان بخشی از KPI های خود درک کردید ، می توانید به شدت بر تصمیم گیری در سازمان خود تأثیر بگذارد و آن را به بخش مهمی از تحلیل رسانه خود تبدیل کند.

با این حال ، نوآوری عمده احساسات جدید با حلقه بازخورد مشتری همراه است. به معنای هر بار که مشتری از نمره احساسات در سیستم عامل غلبه می کند ، ما این داده ها را دوباره به مدل های خود تغذیه می کنیم تا به آموزش مجدد و بهبود دقت آن کمک کنیم. من این کار را انجام می دهم ، تحلیل ما قدرتمندتر می شود.

بیایید به یک مثال نگاه کنیم. بیایید بگوییم که شما در فرم های قبلی به تجزیه و تحلیل احساسات نگاه می کردید. ممکن است ببینید که احساسات مخاطبان شما منفی بود زیرا هوش رسانه ای برای تجزیه و تحلیل آن در سطح کلی استفاده می شد. با این حال ، پس از بروزرسانی ها ، ممکن است متوجه شوید که همان متن تعیین شده است که احساسات مثبت داشته باشد. چرا؟از آنجا که وقتی آن را در سطح جمله تحلیل می کنید ، خواندن دقیق تری دریافت می کنید که در آن زمان ترکیب می شود تا به طور کلی خواندن دقیق تری به شما ارائه دهد.

امروز ، نرم افزار نظارت بر رسانه ها مانند Meltwater به لطف پیشرفت در فناوری ، این توانایی را دارد. اکنون زمان آن رسیده است که این فناوری را در برنامه ریزی رسانه های اجتماعی خود اتخاذ کنید. با انجام این کار ، می توانید یک سیستم تجزیه و تحلیل احساسات ایجاد کنید که بر هر کاری که در بازاریابی انجام می دهید تأثیر بگذارد.

آینده تحلیل احساسات

به عنوان الگوی ما و فن آوری هایی که ما از آنها استفاده می کنیم ، همچنان به رشد خود ادامه می دهد ، تیم علوم داده در سطح جهانی ما به طور مداوم به دنبال راه های جدید و شهودی برای کمک به بهبود تجزیه و تحلیل احساسات است. نمونه ای که قبلاً آنها را برجسته کرده اند ، احساسات مبتنی بر موجودیت است. این امر به دنبال تعیین احساسات برخی افراد ، شرکت ها یا نهادهای دیگر در یک سند است و پیچیدگی جدیدی از تفسیر داده ها را برای کمک به هدایت مکالمه مرتبط با برند به صورت آنلاین اضافه می کند.

با گذشت زمان ، اتخاذ جهانی این فناوری به تبلیغ کنندگان ، بازاریابان و متخصصان روابط عمومی به طور یکسان امکان می دهد ، فرصتی برای نظارت بر احساسات مثبت و منفی به عنوان یک هنجار. هرچه زودتر بتوانید این فناوری را اتخاذ کرده و حاشیه رقابتی کسب کنید ، زودتر می توانید مدیریت رسانه های اجتماعی خود را بهبود بخشید ، فرصت های جدید را شناسایی کنید ، محتوای خود را بهبود بخشید ، اعتبار خود را مدیریت کنید و درک کنید که با مصرف کنندگان خود چه کاری انجام می دهید. شما قادر خواهید بود به جای اینکه فقط با اصول اولیه بروید و گوش دادن اجتماعی را که مارک شما را از هم جدا می کند ، با مخاطبان مناسب در مورد چیزهایی که به آنها اهمیت می دهند صحبت کنید یا خیر.

شروع با تجزیه و تحلیل احساسات

API تجزیه و تحلیل احساسات از Meltwater توانایی تجزیه و تحلیل داده های عمیق و یادگیری عمیق را به شما می دهد که می تواند تصمیم گیری را در تجارت شما تغییر دهد و از داده های بزرگ به روشی عملی و معنی دار استفاده کنید. با ما صحبت کنید تا دریابیم که چگونه می توانیم به شما کمک کنیم تا احساسات و نظر مصرف کنندگان را نسبت به برند و رقبای مستقیم خود درک کنید.

ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات ما می توانند روشی را که بازارهای کلیدی خود را درک می کنید تغییر داده و به شما در بازی استراتژیک کمک کند. برای یک نسخه ی نمایشی رایگان ، به سادگی فرم زیر را پر کنید.