تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) چیست و چه کاربردی دارد؟‌

تجزیه و تحلیل احساسات یا Sentiment Analysis یک موضوع مهم در زمینه تجزیه و تحلیل دا‌ده‌ها و یادگیری ماشین است. با گسترش پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی و حجم فزاینده داده‌های مبتنی بر متن که هر روز تولید می‌شود، کسب‌وکارها و سازمان‌ها برای درک بهتر نظرات و نگرش‌های مشتریان و ذینفعان خود به تحلیل احساسات روی می‌آورند. در این پست وبلاگ، بررسی خواهیم کرد که Sentiment Analysis چیست، چگونه کار می‌کند و کاربردهای مختلف آن چیست.

تجزیه و تحلیل احساسات چیست؟

تجزیه و تحلیل احساسات شاخه‌ای از پردازش زبان طبیعی (NLP) است که شامل استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی و استخراج خودکار اطلاعات ذهنی از متن است. هدف از تجزیه و تحلیل احساسات، تعیین احساسات یا عواطف پشت یک متن است، خواه مثبت، منفی یا خنثی باشد. Sentiment Analysis را می‌توان برای طیف گسترده‌ای از داده‌های مبتنی بر متن، از جمله پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بررسی محصول، بازخورد مشتریان، مقالات خبری و موارد دیگر اعمال کرد.

پیشنهاد می‌کنیم درباره پردازش زبان طبیعی هم مطالعه کنید.

تجزیه و تحلیل احساسات چطور کار می‌کند؟‌

فرآیند Sentiment Analysis معمولاً شامل چندین مرحله است. ابتدا، متن برای حذف اطلاعات نامربوط یا اضافی و تبدیل آن به قالبی که به راحتی توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین قابل تجزیه و تحلیل باشد، پیش پردازش می‌شود. سپس، احساس هر جمله یا عبارت در متن با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تحلیل مبتنی بر واژگان، یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق تعیین می‌شود. در نهایت، احساس کلی متن با تجمیع امتیازات احساسی جملات یا عبارات منفرد محاسبه می‌شود.

کاربردهای تجزیه و تحلیل احساسات

در این‌ بخش برخی از کاربردهای رایج Sentiment Analysis را در حوزه‌های مختلف بررسی می‌کنیم:

نظارت بر برند: Sentiment Analysis شرکت‌ها را قادر می‌سازد احساسات پیرامون برند، محصولات یا خدمات خود را در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی، وب سایت‌ها و سایر منابع آنلاین بررسی و تحلیل کنند. این به آن‌ها کمک می‌کند تا نظرات مشتریان را درک کنند، مسائل را به‌موقع رسیدگی کنند، و تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها را برای افزایش شهرت برند خود بگیرند.

تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری: Sentiment Analysis به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بازخورد مشتریان، از جمله نقدها، نظرسنجی‌ها و بلیط‌های پشتیبانی را تجزیه و تحلیل کنند. با طبقه‌بندی بازخورد به عنوان مثبت، منفی یا خنثی، کسب‌وکارها می‌توانند زمینه‌های بهبود را شناسایی کنند، به نگرانی‌های مشتری رسیدگی کنند و رضایت مشتری را افزایش دهند.

تجزیه و تحلیل رسانه‌های اجتماعی: Sentiment Analysis با نظارت و درک احساسات بیان شده در توییت‌ها، پست‌ها، نظرات و سایر محتوای رسانه‌های اجتماعی، نقش حیاتی در تجزیه و تحلیل رسانه‌های اجتماعی ایفا می‌کند. این کار به کسب و کارها کمک می‌کند تا میزان استقبال از کمپین‌ها، محصولات یا رویدادهای خود را پیگیری کنند و بینش‌هایی را نسبت به افکار عمومی به دست آورند.

تحقیقات بازار: Sentiment Analysis در تحقیقات بازار برای ارزیابی احساسات مصرف کننده نسبت به محصولات جدید، تبلیغات یا روندهای بازار ارزشمند است. این کار بینشی در مورد ترجیحات مصرف کننده ارائه می‌دهد، به شناسایی روندهای نوظهور کمک می‌کند و از تصمیم‌گیری در توسعه محصول و استراتژی‌های بازاریابی پشتیبانی می‌کند.

تجزیه و تحلیل مالی: Sentiment Analysis در بازارهای مالی برای سنجش احساسات سرمایه گذاران و پیش بینی حرکات بازار استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل مقالات خبری، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و گزارش‌های مالی، تجزیه و تحلیل احساسات می‌تواند بینشی در مورد احساسات بازار ارائه دهد و به تصمیم گیری‌های آگاهانه سرمایه‌گذاری کمک کند.

تحلیل سیاسی: تحلیل احساسات در کمپین‌های سیاسی برای نظارت بر احساسات عمومی، ارزیابی محبوبیت نامزدها، و ردیابی احساسات نسبت به موضوعات سیاسی خاص به کار می‌رود. این به سیاستمداران کمک می‌کند تا پیام‌های خود را تنظیم کنند، ترجیحات رای دهندگان را درک کنند و تصمیمات استراتژیک مبارزات انتخاباتی بگیرند.

اتوماسیون پشتیبانی مشتری: Sentiment Analysis را می‌توان در سیستم‌های پشتیبانی مشتری ادغام کرد تا به طور خودکار بلیط های پشتیبانی دریافتی را بر اساس احساسات دسته‌بندی و اولویت‌بندی کند. این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا مسائل فوری را شناسایی کنند، پاسخ‌های به موقع ارائه دهند و کارایی کلی خدمات مشتری را بهبود بخشند.

تجزیه و تحلیل رقابتی: Sentiment Analysis با نظارت و مقایسه احساسات نسبت به محصولات یا خدمات رقبا به تجزیه و تحلیل رقابتی کمک می‌کند و بینش‌هایی در مورد ادراک بازار، نقاط قوت و ضعف ارائه می‌دهد و به کسب و کارها کمک می‌کند تا استراتژی‌های خود را اصلاح کنند و مزیت رقابتی به دست آورند. این‌ها تنها چند نمونه از نحوه اعمال تحلیل احساسات در حوزه‌های مختلف است. تطبیق‌پذیری تحلیل احساسات آن را به ابزاری ارزشمند برای استخراج بینش از داده‌های مبتنی بر متن و تصمیم‌گیری آگاهانه تبدیل می‌کند.

انواع تجزیه و تحلیل احساسات

اساساً سه نوع تحلیل احساسات وجود دارد:

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر قانون: این روش شامل استفاده از قوانین از پیش تعریف شده و اکتشافی برای شناسایی احساسات است. این رویکرد متکی بر فرهنگ لغت از پیش تعریف شده از کلمات یا عباراتی است که با احساسات مثبت، منفی یا خنثی مرتبط هستند. سپس امتیازات احساسات بر اساس وجود یا عدم وجود این کلمات یا عبارات در متن محاسبه می‌شود.

تجزیه و تحلیل احساسات خودکار: این روش از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی احساسات استفاده می‌کند. الگوریتم‌ها بر روی مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده متن آموزش داده می‌شوند، به شکلی که هر قطعه متن با احساس متناظر خود برچسب‌گذاری می‌شود. سپس الگوریتم‌های یادگیری ماشین الگوهایی را در متن یاد می‌گیرند و از این الگوها برای پیش‌بینی احساسات برای داده‌های جدید و بدون برچسب استفاده می‌کنند.

تجزیه و تحلیل احساسات ترکیبی: این رویکرد هر دو روش Sentiment Analysis مبتنی بر قانون و خودکار را ترکیب می‌کند. هدف استفاده از نقاط قوت هر دو رویکرد و بهبود دقت طبقه‌بندی احساسات است. رویکرد مبتنی بر قانون را می‌توان برای شناسایی احساسات در متنی استفاده کرد که حاوی زبان حوزه‌ی خاصی است، در حالی که رویکرد خودکار می‌تواند برای طبقه بندی احساسات در متن‌های کلی‌تر استفاده شود.

Sentiment Analysis همچنین می‌تواند بر اساس سطح دانه‌بندی طبقه‌بندی شود:

تحلیل احساسات در سطح داکیومنت: این رویکرد شامل طبقه‌بندی احساسات کلی یک متن، مانند یک مقاله یا یک توییت است.

تحلیل احساسات در سطح جمله: این روش شامل طبقه‌بندی احساسات جملات منفرد در یک قطعه متن است. این رویکرد بینش دقیق‌تری را در مورد احساس متن ارائه می‌دهد.

تحلیل احساسات سطح جنبه: این رویکرد شامل شناسایی احساسات نسبت به جنبه‌ها یا ویژگی‌های خاص یک محصول، خدمات یا موجودیت است. این رویکرد برای تجزیه و تحلیل بررسی‌های محصول، بازخورد مشتریان و پست‌های رسانه‌های اجتماعی که حاوی اشاره خاصی به ویژگی‌های محصول یا خدمات است، مفید است.

Sentiment Analysis ابزار قدرتمندی است که می‌تواند برای استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌های مبتنی بر متن استفاده شود. تحلیل احساسات به طور گسترده در حوزه‌های مختلف از جمله بازاریابی، خدمات مشتری، سیاست، امور مالی و موارد دیگر استفاده می‌شود. با تحلیل احساسات بیان شده در پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بازخورد مشتریان و سایر منابع آنلاین، کسب و کارها می‌توانند درک عمیق‌تری از نیازها و ترجیحات مشتریان خود به دست آورند و تصمیمات مبتنی بر داده را برای بهبود محصولات، خدمات و شهرت برند خود اتخاذ کنند.

خلاصه مطالب

با ظهور تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین، Sentiment Analysis دقیق‌تر و کارآمدتر می‌شود. با این حال، همچنان با چالش‌هایی مانند متن‌های طعنه‌آمیز، کنایه‌ای و مبهم مواجه است. همانطور که Sentiment Analysis به تکامل خود ادامه می‌دهد، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که تکنیک‌ها و برنامه‌های پیچیده‌تری ظاهر شوند و بینش‌های ارزشمندتری را برای کسب‌وکارها و سازمان‌ها فراهم کنند.

به طور کلی، تحلیل احساسات این پتانسیل را دارد که شیوه درک و تعامل ما با داده‌های متنی را متحول کند. از آن‌جایی که داده‌ها در عصر دیجیتال ارزش فزاینده‌ای پیدا می‌کنند، بدون شک Sentiment Analysis نقش مهمی در کمک به کسب‌وکارها در رقابت ماندن و برآورده کردن نیازهای در حال تکامل مشتریان خود خواهد داشت.

یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!

دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌ یا بازاریابی مبتنی بر داده و یادگیری ماشین شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. شما، فارغ از رشته‌ و پیش‌زمینه‌، می‌توانید یادگیری این دانش را همین امروز شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ