تحلیل احساسات چیست؟
تحلیل احساسات فرآیند تحلیل متن دیجیتال برای تعیین اینکه آیا لحن احساسی پیام مثبت، منفی یا خنثی است، می‌باشد. امروزه، شرکت‌ها حجم زیادی از داده‌های متنی مانند ایمیل‌ها، رونوشت‌های چت پشتیبانی مشتری، نظرات رسانه‌های اجتماعی و نظرات را در اختیار دارند. ابزارهای تحلیل احساسات می‌توانند این متن را برای تعیین خودکار نگرش نویسنده نسبت به یک موضوع اسکن کنند. شرکت‌ها از بینش‌های حاصل از تحلیل احساسات برای بهبود خدمات مشتری و افزایش اعتبار برند استفاده می‌کنند.
چرا تحلیل احساسات مهم است؟
تحلیل احساسات، که به عنوان استخراج نظرات نیز شناخته می‌شود، یک ابزار مهم هوش تجاری است که به شرکت‌ها در بهبود محصولات و خدماتشان کمک می‌کند. در زیر برخی از مزایای تحلیل احساسات را ارائه می‌دهیم.
ارائه بینش‌های عینی
کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از ابزارهای تحلیل احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی (AI)، از سوگیری شخصی مرتبط با بازبین‌های انسانی اجتناب کنند. در نتیجه، شرکت‌ها هنگام تحلیل نظرات مشتریان، نتایج ثابت و عینی دریافت می‌کنند.
به عنوان مثال، جمله زیر را در نظر بگیرید:
من از سرعت پردازنده شگفت‌زده شدم اما از اینکه به سرعت داغ می‌شود ناامید شدم.
بازاریابان ممکن است بخش دلسردکننده بررسی را نادیده بگیرند و نسبت به عملکرد پردازنده سوگیری مثبت داشته باشند. با این حال، ابزارهای دقیق تحلیل احساسات، متن را مرتب و طبقه‌بندی می‌کنند تا احساسات را به طور عینی دریافت کنند.
ایجاد محصولات و خدمات بهتر
یک سیستم تحلیل احساسات به شرکت‌ها کمک می‌کند تا محصولات و خدمات خود را بر اساس بازخورد واقعی و مشخص مشتریان بهبود بخشند. فناوری‌های هوش مصنوعی، اشیاء یا موقعیت‌های دنیای واقعی (به نام موجودیت‌ها) را که مشتریان با احساسات منفی مرتبط می‌کنند، شناسایی می‌کنند. از مثال بالا، مهندسان محصول بر بهبود قابلیت مدیریت حرارت پردازنده تمرکز می‌کنند، زیرا نرم‌افزار تحلیل متن، “ناامید” (منفی) را با “پردازنده” (موجودیت) و “داغ شدن” (موجودیت) مرتبط کرد.
تحلیل در مقیاس بزرگ
کسب‌وکارها به طور مداوم اطلاعات را از حجم وسیعی از داده‌های بدون ساختار، مانند ایمیل‌ها، رونوشت‌های چت‌بات، نظرسنجی‌ها، سوابق مدیریت ارتباط با مشتری و بازخورد محصول استخراج می‌کنند. ابزارهای تحلیل احساسات مبتنی بر ابر، به کسب‌وکارها امکان می‌دهند فرآیند کشف احساسات مشتریان در داده‌های متنی را با هزینه مقرون به صرفه مقیاس‌بندی کنند.
نتایج در زمان واقعی
کسب‌وکارها باید در چشم‌انداز پرشتاب امروزی، سریعاً به بحران‌های بالقوه یا روندهای بازار پاسخ دهند. بازاریابان برای اطلاع از احساس مشتریان نسبت به برند، محصولات و خدمات شرکت در زمان واقعی و اتخاذ اقدامات فوری بر اساس یافته‌های خود، به نرم‌افزار تحلیل احساسات تکیه می‌کنند. آنها می‌توانند نرم‌افزار را برای ارسال هشدار هنگام شناسایی احساسات منفی برای کلمات کلیدی خاص پیکربندی کنند.
موارد استفاده از تحلیل احساسات چیست؟
کسب‌وکارها از تحلیل احساسات برای استخراج اطلاعات و شکل‌دهی برنامه‌های عملی در زمینه‌های مختلف استفاده می‌کنند.
بهبود خدمات مشتری
تیم‌های پشتیبانی مشتری از ابزارهای تحلیل احساسات برای شخصی‌سازی پاسخ‌ها بر اساس روحیه مکالمه استفاده می‌کنند. مسائل دارای فوریت توسط چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) با قابلیت تحلیل احساسات شناسایی و به پرسنل پشتیبانی ارجاع داده می‌شوند.
نظارت بر برند
سازمان‌ها به طور مداوم به ذکرها و صحبت‌های پیرامون برندهای خود در رسانه‌های اجتماعی، انجمن‌ها، وبلاگ‌ها، مقالات خبری و سایر فضاهای دیجیتال نظارت می‌کنند. فناوری‌های تحلیل احساسات به تیم روابط عمومی امکان می‌دهند از داستان‌های مرتبط در حال انجام آگاه شوند. این تیم می‌تواند روحیه زیربنایی را برای رسیدگی به شکایات یا بهره‌برداری از روندهای مثبت ارزیابی کند.
تحقیقات بازار
یک سیستم تحلیل احساسات به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با یادگیری اینکه چه چیزی کار می‌کند و چه چیزی کار نمی‌کند، پیشنهادات محصول خود را بهبود بخشند. بازاریابان می‌توانند نظرات را در سایت‌های بررسی آنلاین، پاسخ‌های نظرسنجی و پست‌های رسانه‌های اجتماعی تحلیل کنند تا بینش عمیق‌تری در مورد ویژگی‌های خاص محصول به دست آورند. آنها یافته‌ها را به مهندسان محصول منتقل می‌کنند که بر این اساس نوآوری می‌کنند.
پیگیری عملکرد کمپین
بازاریابان از ابزارهای تحلیل احساسات برای اطمینان از اینکه کمپین تبلیغاتی آنها پاسخ مورد انتظار را ایجاد می‌کند، استفاده می‌کنند. آنها مکالمات را در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی ردیابی می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که احساس کلی تشویق‌کننده است. اگر احساس خالص کمتر از انتظار باشد، بازاریابان کمپین را بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌های زمان واقعی تغییر می‌دهند.
تحلیل احساسات چگونه کار می‌کند؟
تحلیل احساسات کاربردی از فناوری‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) است که نرم‌افزار رایانه‌ای را برای درک متن به روش‌هایی مشابه انسان آموزش می‌دهد. این تحلیل معمولاً قبل از ارائه نتیجه نهایی، چندین مرحله را طی می‌کند.
پیش پردازش
در مرحله پیش پردازش، تحلیل احساسات کلمات کلیدی را برای برجسته کردن پیام اصلی متن شناسایی می‌کند.
- توکن‌سازی جمله را به چندین عنصر یا توکن تجزیه می‌کند.
- ریشه‌یابی کلمات را به شکل ریشه آنها تبدیل می‌کند. به عنوان مثال، شکل ریشه “هستم” “بودن” است.
- حذف کلمات توقف، کلماتی را که ارزش معناداری به جمله اضافه نمی‌کنند، فیلتر می‌کند. به عنوان مثال، “با”، “برای”، “در” و “از” کلمات توقف هستند.
تحلیل کلمات کلیدی
فناوری‌های NLP کلمات کلیدی استخراج شده را بیشتر تحلیل می‌کنند و به آنها امتیاز احساسی می‌دهند. امتیاز احساسی یک مقیاس اندازه‌گیری است که عنصر احساسی را در سیستم تحلیل احساسات نشان می‌دهد. این امتیاز، ادراک نسبی احساس بیان شده در متن را برای اهداف تحلیلی ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، محققان هنگام تحلیل نظرات مشتریان، از ۱۰ برای نشان دادن رضایت و از ۰ برای ناامیدی استفاده می‌کنند.
رویکردهای تحلیل احساسات کدامند؟
سه رویکرد اصلی توسط نرم‌افزار تحلیل احساسات استفاده می‌شود.
مبتنی بر قاعده
رویکرد مبتنی بر قاعده، کلمات کلیدی خاص را بر اساس فرهنگ لغات از پیش تعیین شده شناسایی، طبقه‌بندی و امتیازدهی می‌کند. فرهنگ لغات، مجموعه‌ای از کلمات است که نشان دهنده قصد، احساس و روحیه نویسنده است. بازاریابان برای انعکاس وزن احساسی عبارات مختلف، امتیازات احساسی را به فرهنگ لغات مثبت و منفی اختصاص می‌دهند. برای تعیین اینکه آیا یک جمله مثبت، منفی یا خنثی است، نرم‌افزار کلمات فهرست شده در فرهنگ لغت را اسکن می‌کند و امتیاز احساسی را جمع می‌کند. امتیاز نهایی با مرزهای احساسی مقایسه می‌شود تا بار احساسی کلی تعیین شود.
مثال تحلیل مبتنی بر قاعده
سیستمی را در نظر بگیرید که کلماتی مانند “شاد”، “مقرون به صرفه” و “سریع” در فرهنگ لغت مثبت و کلماتی مانند “ضعیف”، “گران” و “دشوار” در فرهنگ لغت منفی دارد. بازاریابان امتیازات کلمات مثبت را از ۵ تا ۱۰ و امتیازات کلمات منفی را از ۱- تا ۱۰- تعیین می‌کنند. قوانین ویژه‌ای برای شناسایی منفی‌های مضاعف، مانند “بد نیست”، به عنوان یک احساس مثبت تنظیم می‌شوند. بازاریابان تصمیم می‌گیرند که امتیاز احساسی کلی که بالاتر از ۳ است، مثبت باشد، در حالی که ۳- تا ۳ به عنوان احساس مختلط برچسب‌گذاری می‌شود.
مزایا و معایب
یک سیستم تحلیل احساسات مبتنی بر قاعده، راه‌اندازی ساده‌ای دارد، اما مقیاس‌بندی آن دشوار است. به عنوان مثال، هنگام کشف کلمات کلیدی جدید برای انتقال قصد در ورودی متن، باید به گسترش فرهنگ لغات ادامه دهید. همچنین، این رویکرد ممکن است هنگام پردازش جملات تحت تأثیر فرهنگ‌های مختلف دقیق نباشد.
یادگیری ماشین (ML)
این رویکرد از تکنیک‌های یادگیری ماشین (ML) و الگوریتم‌های طبقه‌بندی احساسات، مانند شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، برای آموزش نرم‌افزار
رایانه‌ای برای شناسایی احساسات عاطفی از متن استفاده می‌کند. این فرآیند شامل ایجاد یک مدل تحلیل احساسات و آموزش مکرر آن بر روی داده‌های شناخته شده است تا بتواند احساسات موجود در داده‌های ناشناخته را با دقت بالا حدس بزند.
آموزش
در طول آموزش، دانشمندان داده از مجموعه‌های داده تحلیل احساسات استفاده می‌کنند که شامل تعداد زیادی مثال است. نرم‌افزار ML از مجموعه‌های داده به عنوان ورودی استفاده می‌کند و خود را برای رسیدن به نتیجه از پیش تعیین شده آموزش می‌دهد. با آموزش با تعداد زیادی مثال متنوع، نرم‌افزار تفاوت‌ها را تشخیص می‌دهد و تعیین می‌کند که چگونه ترتیب کلمات مختلف بر امتیاز احساسی نهایی تأثیر می‌گذارد.
مزایا و معایب
تحلیل احساسات ML مزیت دارد زیرا طیف گسترده‌ای از اطلاعات متنی را به طور دقیق پردازش می‌کند. تا زمانی که نرم‌افزار با مثال‌های کافی آموزش ببیند، تحلیل احساسات ML می‌تواند لحن عاطفی پیام‌ها را به طور دقیق پیش‌بینی کند. با این حال، یک مدل ML آموزش دیده مختص یک حوزه تجاری است. این بدان معناست که نرم‌افزار تحلیل احساسات آموزش دیده با داده‌های بازاریابی را نمی‌توان بدون آموزش مجدد برای نظارت بر رسانه‌های اجتماعی استفاده کرد.
ترکیبی (Hybrid)
تحلیل احساسات ترکیبی با ترکیب سیستم‌های ML و مبتنی بر قاعده کار می‌کند. از ویژگی‌های هر دو روش برای بهینه‌سازی سرعت و دقت هنگام استخراج قصد متنی در متن استفاده می‌کند. با این حال، گردآوری دو سیستم مختلف زمان و تلاش فنی می‌برد.
انواع مختلف تحلیل احساسات کدامند؟
کسب‌وکارها از انواع مختلف تحلیل احساسات برای درک احساس مشتریان خود هنگام تعامل با محصولات یا خدمات استفاده می‌کنند.
امتیازدهی دقیق (Fine-grained scoring)
تحلیل احساسات دقیق به طبقه‌بندی قصد متن در سطوح متعدد احساسات اشاره دارد. معمولاً این روش شامل رتبه‌بندی احساسات کاربر در مقیاس ۰ تا ۱۰۰ است، به طوری که هر بخش مساوی نشان‌دهنده بسیار مثبت، مثبت، خنثی، منفی و بسیار منفی است. فروشگاه‌های تجارت الکترونیک از سیستم رتبه‌بندی ۵ ستاره به عنوان یک روش امتیازدهی دقیق برای سنجش تجربه خرید استفاده می‌کنند.
مبتنی بر جنبه (Aspect-based)
تحلیل مبتنی بر جنبه بر جنبه‌های خاصی از یک محصول یا خدمات تمرکز دارد. به عنوان مثال، تولیدکنندگان لپ‌تاپ از مشتریان در مورد تجربه آنها با صدا، گرافیک، صفحه‌کلید و تاچ‌پد نظرسنجی می‌کنند. آنها از ابزارهای تحلیل احساسات برای ارتباط قصد مشتری با کلمات کلیدی مرتبط با سخت‌افزار استفاده می‌کنند.
مبتنی بر قصد (Intent-based)
تحلیل مبتنی بر قصد به درک احساسات مشتری هنگام انجام تحقیقات بازار کمک می‌کند. بازاریابان از استخراج نظرات برای درک موقعیت یک گروه خاص از مشتریان در چرخه خرید استفاده می‌کنند. آنها پس از انتخاب کلماتی مانند “تخفیف”، “معاملات” و “نظرات” در مکالمات نظارت شده، کمپین‌های هدفمند را برای مشتریان علاقه‌مند به خرید اجرا می‌کنند.
تشخیص احساسات (Emotional detection)
تشخیص احساسات شامل تحلیل وضعیت روانی فرد هنگام نوشتن متن است. تشخیص احساسات، رشته پیچیده‌تری از تحلیل احساسات است، زیرا فراتر از صرفاً مرتب‌سازی در دسته‌ها پیش می‌رود. در این رویکرد، مدل‌های تحلیل احساسات تلاش می‌کنند احساسات مختلف، مانند “شادی”، “خشم”، “غم” و “پشیمانی” را از طریق انتخاب کلمات فرد تفسیر کنند.
چالش‌های تحلیل احساسات کدامند؟
با وجود پیشرفت در فناوری‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)، درک زبان انسان برای ماشین‌ها چالش‌برانگیز است. آنها ممکن است تفاوت‌های ظریف ارتباطات انسانی را که در زیر آمده است، به اشتباه تفسیر کنند.
طعنه (Sarcasm)
تحلیل احساسات در جملاتی که شامل طعنه است، برای رایانه بسیار دشوار است. جمله زیر را در نظر بگیرید، “آره، عالیه. سه هفته طول کشید تا سفارشم برسه.” مگر اینکه رایانه جمله را با درک کامل سناریو تحلیل کند، بر اساس کلمه “عالی” تجربه را مثبت برچسب‌گذاری می‌کند.
نفی (Negation)
نفی استفاده از کلمات منفی برای انتقال وارونگی معنا در جمله است. به عنوان مثال، “نمی‌گم اشتراک گران بود.” الگوریتم‌های تحلیل احساسات ممکن است در تفسیر صحیح چنین جملاتی مشکل داشته باشند، به ویژه اگر نفی در دو جمله اتفاق بیفتد، مانند، “فکر می‌کردم اشتراک ارزان است. نبود.”
چند قطبی بودن (Multipolarity)
چند قطبی بودن زمانی رخ می‌دهد که یک جمله حاوی بیش از یک احساس باشد. به عنوان مثال، یک بررسی محصول می‌گوید، “از ساختار محکم خوشحالم اما از رنگ تحت تأثیر قرار نگرفتم.” تفسیر احساسات زیربنایی برای نرم‌افزار دشوار می‌شود. برای استخراج هر موجودیت و احساس مربوطه آن، باید از تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه استفاده کنید.
تحلیل معنایی چیست؟
تحلیل معنایی یک اصطلاح علوم رایانه برای درک معنای کلمات در اطلاعات متنی است. از یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک رابطه بین کلمات و صحت گرامری در جملات استفاده می‌کند.
تحلیل احساسات در مقابل تحلیل معنایی
یک راه حل تحلیل احساسات، متن را با درک احساسات زیربنایی طبقه‌بندی می‌کند. با آموزش الگوریتم ML با مجموعه‌های داده خاص یا تنظیم فرهنگ لغات مبتنی بر قاعده کار می‌کند. در همین حال، یک تحلیل معنایی اطلاعات گسترده‌تر و متنوع‌تری را درک و با آن کار می‌کند. هر دو فناوری زبانی را می‌توان برای کمک به کسب‌وکارها در درک بهتر مشتریان خود ادغام کرد.
