تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) چیست؟

در عصر بار اطلاعاتی، که در آن داده‌های متنی بیشماری روزانه از طریق رسانه‌های اجتماعی، بررسی‌های مشتریان، مقالات خبری و موارد دیگر تولید می‌شود، درک و استفاده از قدرت این اطلاعات متنی یک وظیفه حیاتی است. تجزیه و تحلیل احساسات، همچنین به عنوان نظر کاوی شناخته می شود، شاخه ای از پردازش زبان طبیعی (NLP) است که به عنوان ابزاری ارزشمند برای هدایت این دریای وسیع متن با کشف احساسات، نظرات و نگرش‌های بیان شده در آن پدیدار شده است. این مقاله به بررسی چیستی تحلیل احساسات و کاربردهای مختلف آن در حوزه‌های مختلف می‌پردازد.

تجزیه و تحلیل احساسات

تعریف تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات یک فرآیند محاسباتی است که شامل تعیین احساسات یا لحن احساسی بیان شده در یک قطعه متن است. این احساس را به دسته‌هایی مانند احساسات مثبت، منفی، خنثی یا خاص تر مانند شادی، خشم یا غم طبقه بندی می کند. هدف اصلی تجزیه و تحلیل احساسات استخراج اطلاعات ذهنی از داده های متنی، ارائه بینش های ارزشمند در مورد افکار عمومی، بازخورد مشتری و احساسات کاربر است که با استفاده داشبوردهای مدیریتی می‌توان احساسات کاربر تجزیه و تحلیل کرد.

تجزیه و تحلیل احساسات را می توان در سطوح مختلف انجام داد:

1.تجزیه و تحلیل در سطح سند: این رویکرد احساس کلی یک سند را ارزیابی می کند، مانند یک مقاله یا یک توییت.

2.تجزیه و تحلیل در سطح جمله: در اینجا، احساسات در سطح جمله ارزیابی می‌شود و امکان درک دقیق‌تری را در داخل سند فراهم می‌کند.

3.تحلیل مبتنی بر جنبه: در این روش، تمرکز بر ارزیابی احساسات در رابطه با جنبه‌ها یا ویژگی‌های خاص در یک سند است. به عنوان مثال، در یک بررسی رستوران، ممکن است احساسات مربوط به غذا، خدمات و محیط را به طور جداگانه تجزیه و تحلیل کند.

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه کار می کند؟

تحلیل احساسات معمولاً شامل چندین مرحله کلیدی است:

1.پیش پردازش متن: اولین مرحله شامل تمیز کردن و آماده سازی متن است. این شامل حذف نویز، کاراکترهای خاص و تبدیل متن به حروف کوچک است.

2.Tokenization: سپس متن به واحدها یا نشانه‌های کوچکتر، معمولاً کلمات یا عبارات، تقسیم می‌شود تا کار با آن آسان‌تر شود.

3.طبقه‌بندی احساسات: مدل‌های یادگیری ماشین یا سیستم‌های مبتنی بر قانون برای طبقه‌بندی احساسات هر نشانه یا سند استفاده می‌شوند. این مدل‌ها را می‌توان بر روی مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش داد تا شناسایی احساسات را بیاموزند.

4.تجمیع: برای تجزیه و تحلیل در سطح سند، احساسات نشانه ها یا جملات فردی برای تعیین احساس کلی سند جمع می‌شوند. این را می توان از طریق تکنیک‌هایی مانند میانگین‌گیری یا رای اکثریت انجام داد.

5.بصری و گزارش: نتایج اغلب برای ارائه درک شهودی از احساسات بصری می‌شوند. بصری‌های رایج شامل نمرات احساسات در طول زمان، نقشه‌های حرارتی احساسات است.

کاربردهای تحلیل احساسات

1.نظارت بر رسانه‌های اجتماعی: پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی مانند توییتر و فیس بوک گنجینه ای از احساسات عمومی هستند. تجزیه و تحلیل احساسات می‌تواند برای ردیابی واکنش‌های عمومی به رویدادها، محصولات و برندها در زمان واقعی استفاده شود. کسب‌وکارها می‌توانند بینش‌هایی درباره نظرات مشتریان به دست آورند و استراتژی‌های خود را بر این اساس تطبیق دهند.

2.نظرات مشتریان: بررسی ها و بازخوردهای آنلاین منابع اطلاعاتی ارزشمندی برای کسب و کارها هستند. تجزیه و تحلیل احساسات به خودکارسازی فرآیند طبقه‌بندی و درک نظرات مشتریان کمک می‌کند. همچنین می‌تواند زمینه‌های بهبود را شناسایی کرده و نقاط قوت را برجسته کند.

3.مدیریت اعتبار برند: کسب و کارها از تجزیه و تحلیل احساسات برای نظارت و مدیریت شهرت آنلاین برند خود استفاده می‌کنند. با درک آنچه مردم در مورد محصولات یا خدمات خود می‌گویند، شرکت‌ها می‌توانند اقدامات پیشگیرانه‌ای برای محافظت و ارتقای تصویر خود انجام دهند.

4.تحقیقات بازار: در بخش‌های مالی و سرمایه‌گذاری، از تحلیل احساسات برای تحلیل اخبار و داده‌های رسانه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی حرکات بازار استفاده می‌شود. احساسات مثبت یا منفی بیان شده در اخبار می تواند بر قیمت سهام و تصمیمات معاملاتی تأثیر بگذارد.

5.پشتیبانی مشتری: تجزیه و تحلیل احساسات را می‌توان در سیستم‌های پشتیبانی مشتری برای ارزیابی احساسات مشتری در زمان واقعی ادغام کرد. این امکان پاسخگویی سریع و موثر به نگرانی ها و شکایات مشتریان را فراهم می کند.

6.مراقبت‌های بهداشتی: تجزیه و تحلیل احساسات برای تجزیه و تحلیل بازخورد بیماران، بررسی های متخصصان پزشکی، و انجمن های سلامت آنلاین برای سنجش رضایت بیمار و شناسایی زمینه های بهبود در خدمات مراقبت های بهداشتی استفاده می شود.

7.تحلیل حقوقی: تحلیل احساسات می‌تواند با شناسایی احساسات و نظرات بیان شده در اسناد حقوقی و رسانه های اجتماعی مرتبط با پرونده های حقوقی در زمینه حقوقی کمک کند.

نتیجه

در پایان، تجزیه و تحلیل احساسات یک ابزار قدرتمند در دنیای تجزیه و تحلیل متن است که بینش‌های ارزشمندی را در مورد افکار عمومی، احساسات مشتری و انواع کاربردهای دیگر در حوزه های مختلف ارائه می‌دهد. با ادامه رشد حجم داده‌های متنی، اهمیت تجزیه و تحلیل احساسات در استخراج بینش‌های عملی تنها افزایش می‌یابد. کسب‌وکارها، دولت‌ها و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا احساسات و نگرش‌های بیان شده در متن را بهتر درک کنند و به آنها پاسخ دهند، در نتیجه تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد و تجربیات کاربر را افزایش می‌دهد.

منابع

https://aws.amazon.com

 

نوشتهٔ پیشین
هوش تجاری سلف سرویس (Self service BI)
نوشتهٔ بعدی
هوش تجاری در صنعت FMCG
برای نوشتن دیدگاه باید وارد بشوید.

آخرین مطالب


در حوزه بصری‌سازی داده‌ها و هوش تجاری، Power BI خود…
توسعه استعدادها باید به عنوان یک راه حل بلند مدت…
از سال 2020، سال به سال تقاضای برای مخارج بودجه…
در دنیای مبتنی بر داده امروز،ابزارهای هوش تجاری (BI) برای…
همه دستاوردهای بزرگ بشر، مانند دیوار بزرگ چین و فرود…
فهرست