Οι επιχειρήσεις όλων των κλάδων προκειμένου να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τους, χρησιμοποιούν διάφορες μεθόδους προκειμένου να μετρήσουν τη φήμη της επωνυμίας τους και να βελτιστοποιήσουν τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες τους.

Μια μέθοδος που χρησιμοποιείται στο χώρο της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας είναι και η ανάλυση συναισθήματος (sentiment analysis).

Στο σημερινό λοιπόν οδηγό θα δούμε:

Τι είναι η ανάλυση συναισθήματος (sentiment analysis)

Πώς λειτουργεί η ανάλυση συναισθήματος

Πού χρησιμοποιείται

Ποια τα πλεονεκτήματα και ποιες οι προκλήσεις στο χώρο της ανάλυσης συναισθήματος

Αρχικά, ας ξεκινήσουμε με ένα βασικό ορισμό.

Τι Είναι η Ανάλυση Συναισθήματος και Γιατί Είναι Σημαντική

Η ανάλυση συναισθήματος, που πολύ συχνά ονομάζεται και opinion mining, αποτελεί μια μέθοδο στο χώρο του NLP για τον προσδιορισμό του συναισθηματικού τόνου μέσα από την ανάλυση ενός ψηφιακού κειμένου.

Μέσα από την ανάλυση συναισθήματος μπορεί να προσδιοριστεί εάν ο συναισθηματικός τόνος ενός ορισμένου μηνύματος είναι θετικός, αρνητικός ή ακόμα και ουδέτερος.

Κατά τη διαδικασία του sentiment analysis χρησιμοποιείται εξόρυξη δεδομένων, μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη.

Στη σημερινή εποχή που οι εταιρείες καλούνται καθημερινά να αναλύουν μεγάλους όγκους δεδομένων κειμένου, όπως σχόλια στα social media, κριτικές, emails και μεταγραφές συνομιλίας υποστήριξης πελατών, η ανάγκη για υιοθέτηση ανάλυσης συναισθήματος είναι ιδιαίτερα σημαντική.

Χρησιμοποιείται συχνά από επιχειρήσεις στο χώρο του marketing για τον εντοπισμό συναισθήματος στα social media, για καλύτερη κατανόηση των καταναλωτών και για ενίσχυση της φήμης του brand.

Οι εταιρείες χρησιμοποιώντας αυτή τη μέθοδο μπορούν να λαμβάνουν ενημερωμένες αποφάσεις, να ενισχύσουν την αφοσίωση των πελατών και να ανταποκρίνονται άμεσα σε κρίσιμες καταστάσεις.

Επίσης, εξοικονομούν πολύτιμο χρόνο, χρήματα και εργατοώρες.

Συνεχίζοντας, ας δούμε πώς λειτουργεί η ανάλυση συναισθήματος.

Πώς Λειτουργεί η Ανάλυση Συναισθήματος

Η ανάλυση συναισθήματος ακολουθεί γενικά τα εξής βήματα.

Αρχικά, γίνεται η συλλογή των δεδομένων, όπου κατά την ανάλυση του κειμένου χρησιμοποιείται συχνά κάποιο bot απόξεσης ιστού (web scraping) ή μια διεπαφή προγραμματισμού εφαρμογών απόξεσης.

Έπειτα, πραγματοποιείται καθαρισμός και επεξεργασία των δεδομένων, όπου αφαιρούνται τυχόν μέρη της ομιλίας που δεν έχουν νόημα σχετικό με το συναίσθημα του κειμένου όπως άρθρα, ειδικοί χαρακτήρες και σημεία στίξης.

Η διαδικασία αυτή είναι γνωστή και ως τυποποίηση.

Στη συνέχεια, πραγματοποιείται εξαγωγή χαρακτηριστικών, όπου ένας αλγόριθμος μηχανικής μάθησης εξάγει αυτόματα χαρακτηριστικά κειμένου με σκοπό να εντοπίσει αρνητικά ή θετικά συναισθήματα.

Σε επόμενο βήμα, επιλέγεται από τους data scientists ένα μοντέλο machine learning.

Ένα εργαλείο ανάλυσης συναισθήματος βαθμολογεί το εκάστοτε ψηφιακό κείμενο χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης που είτε βασίζεται σε κανόνες, είτε είναι αυτόματο είτε υβριδικό.

Υπάρχουν πολλά δημοφιλή εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος μεταξύ των οποίων και τα ακόλουθα:

- Lexalytics

- Critical Mention

- Brandwatch

- MonkeyLearn

- Talkwalker Quick Search

Στο τελευταίο βήμα, πραγματοποιείται η ταξινόμηση συναισθήματος.

Αφότου επιλεγεί ένα μοντέλο και χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση ενός κειμένου, εκχωρεί μια βαθμολογία συναισθήματος στο κείμενο.

Φυσικά, εκτός από τον προσδιορισμό του συναισθήματος, η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να εξαγάγει την πολικότητα ή το ποσό της θετικότητας και αρνητικότητας του συντάκτη ενός κειμένου.

Η συγκεκριμένη μέθοδος χρησιμοποιείται για την ανάλυση διαφόρων τμημάτων του κειμένου, όπως ένα ολόκληρο έγγραφο ή μια μόνο παράγραφο ή πρόταση.

Αφού είδαμε πώς λειτουργεί η ανάλυση συναισθήματος, ας δούμε πού χρησιμοποιείται.

Πού Χρησιμοποιείται η Ανάλυση Συναισθήματος

Ορισμένες περιπτώσεις χρήσης της ανάλυσης συναισθήματος είναι οι ακόλουθες.

   Εξυπηρέτηση Πελατών

Η ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιείται στο χώρο της εξυπηρέτησης πελατών για την αξιολόγηση του συναισθήματος των πελατών σε πραγματικό χρόνο αποσκοπώντας στην εξατομίκευση των απαντήσεων με βάση την εκάστοτε συνομιλία.

Με αυτό τον τρόπο ιεραρχούνται και αντιμετωπίζονται τα ζητήματα των πελατών πιο αποτελεσματικά, ιδιαίτερα εκείνων με αρνητικό συναίσθημα.

Κατανοώντας τα συναισθήματα των πελατών, οι εταιρείες μπορούν να λάβουν καλύτερες και πιο μεθοδικές αποφάσεις βάσει δεδομένων για να βελτιώσουν τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες τους.

   Έρευνα Αγοράς

Η ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιείται συχνά από τις επιχειρήσεις προκειμένου να αποκτήσουν πληροφορίες σχετικά με τις τάσεις της αγοράς και τις προτιμήσεις των καταναλωτών.

Μέσα από την ανάλυση των δεδομένων στα social media, τα forums κλπ, μπορούν να προσαρμόσουν κατάλληλα τις στρατηγικές τους για να ανταποκριθούν πιο άμεσα και αποτελεσματικά στις εξελίξεις και απαιτήσεις της αγοράς.

Παράλληλα, με αυτό το τρόπο μπορούν να παρακολουθούν την παρουσία της επωνυμίας τους προκειμένου να την ενισχύσουν περαιτέρω.

   Υγειονομική Περίθαλψη

Η ανάλυση συναισθήματος μπορεί ακόμη να χρησιμοποιηθεί για την αξιολόγηση των σχολίων και εμπειριών των ασθενών με διάφορες υπηρεσίες υγειονομικής περίθαλψης.

Με αυτό το τρόπο, οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να βελτιώσουν την ικανοποίηση των ασθενών αλλά και την ποιότητα της περίθαλψης.

Φυσικά, πέρα από τα πλεονεκτήματα και τις δυνατότητες του sentiment analysis, υπάρχουν ορισμένες προκλήσεις του αρκετά συχνά οι data scientists καλούνται να αντιμετωπίσουν.

Ας τις δούμε ακολούθως.

Ποιοι οι Περιορισμοί της Ανάλυσης Συναισθήματος

Παρά τις αναδυόμενες εξελίξεις στο χώρο της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), η πλήρης κατανόηση κάθε πτυχής της ανθρώπινης γλώσσας αποτελεί ακόμα πρόκληση για τις μηχανές.

Για παράδειγμα, είναι σχετικά εύκολο για τις μηχανές να παρερμηνεύσουν διφορούμενα συναισθήματα, καθώς αρκετά συχνά οι άνθρωποι τείνουν να είναι αντιφατικοί στις δηλώσεις τους.

Ακόμη, υπάρχει δυσκολία να ανιχνεύσουν το σαρκασμό αλλά και την πολυπλοκότητα που υπάρχει σε μια πρόταση.

Αυτό συμβαίνει όταν μια πρόταση περιέχει περισσότερα από ένα συναισθήματα. 

Για παράδειγμα, μια κριτική προϊόντος που λέει:

“Είμαι ευχαριστημένος με τη κατασκευή και την αντοχή του προϊόντος, αλλά δεν εντυπωσιάστηκα με το χρώμα του.”

Καταλαβαίνουμε ότι είναι δύσκολο για το λογισμικό να ερμηνεύσει το υποκείμενο συναίσθημα.

Επομένως, παρά την τεράστια πρόοδο, υπάρχει αρκετός δρόμος ακόμη να καλυφθεί προκειμένου οι μηχανές μέσα από εκπαίδευση και διαρκείς δοκιμές να είναι σε θέση να είναι πλήρως αποτελεσματικές και αλάνθαστες κατά τη διαδικασία ανάλυσης συναισθήματος.

Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν τι είναι η ανάλυση συναισθήματος, ποια τα πλεονεκτήματα και οι περιορισμοί της καθώς και μερικές από τις βασικές εφαρμογές της.

Η επιστήμη των δεδομένων προσφέρει πολλές ευκαιρίες καριέρας και θέσεις εργασίας, με πολύ καλές απολαβές.

Αν αποτελεί το μονοπάτι που θέλεις να ακολουθήσεις επαγγελματικά, πάρε μέρος στο Data Science Bootcamp της Big Blue, λάβε ουσιαστικές πρακτικές γνώσεις και γίνε επαγγελματίας Data Scientist σε 3 μόλις μήνες!