Dobički:
- Sposobnost razlage polarnosti, intenzivnosti in tematskih rezultatov analize razpoloženja ter razvrščanja na stotine komentarjev z umetno inteligenco
- Poznavanje meja, kot so ironija, sleng in mešana čustva ter sposobnost preverjanja odstotkov z resničnimi primeri
- Sposobnost povezati negativnost s temo in jo spremeniti v konkretno dejanje ter preizkusiti razlog kot hipotezo
Kaj blagovna znamka govori na družbenih omrežjih, je enako pomembno kot tisto, o čemer se govori. Ohranjanje utripa blagovne znamke med stotinami komentarjev, tisočimi omembami in neprestano tekočimi sporočili je kup podatkov, ki je prevelik, da bi mu sledili ročno. Tu pride v poštev analiza sentimenta. Ta metoda, v angleščini imenovana analiza razpoloženja, je postopek samodejnega razvrščanja čustvenega tona (pozitiven, negativen, nevtralen) besedila. Umetna inteligenca lahko v nekaj sekundah prebere na stotine ocen in pripravi povzetek, kot je "pozitivnih komentarjev tega tedna je 62 %, negativnih 28 %, nevtralnih 10 %; večina negativnih se nanaša na pošiljanje." To daje upravitelju družbenih medijev neprecenljivo orodje za zgodnje opozarjanje in vpogled. Toda analiza čustev je tudi ugibanje: lahko napačno razbere ironijo, humor in lokalni sleng. Bistveno je, da ne gledamo na številko, ampak na primere za številko.
Kaj analiza razpoloženja meri in česa ne?
Analiza razpoloženja daje tri osnovne rezultate. Polarnost: ali je besedilo pozitivno, negativno ali nevtralno. Intenzivnost: moč čustva (blago nezadovoljstvo ali jeza). Tema/tema: kaj je čustvo (cena, pošiljanje, kakovost, storitev). Najvrednejši rezultat je tretji: »povečanje negativnosti« samo po sebi ne pomeni dejanja; "70 % negativnosti je glede zamude tovora" povzroči neposredno dejanje.
Bistveno je poznati meje analize čustev. Ironija in sarkazem: AI lahko stavek "Super, spet ne deluje 👏" šteje za pozitiven. Sleng in ljudski jezik: lahko napačno bere regionalne idiome. Kontekst: Beseda "bomba" je pozitivna v izdelku in negativna v novici. Mešano mnenje: "Izdelek je lep, a drag" nosi tako pozitivno kot negativno. Zato analizo čustev uporabite kot izhodišče, ne kot dokončno resnico.
izhod
Kaj počne?
Omejitev / tveganje
Polariteta (pozitivna/negativna/nevtralna)
glej splošno razpoloženje
Ironija in karma zgrešita čustva
gostota
Razumevanje nujnosti
Lahko nepravilno meri pretiravanje
tema/tema
proizvajati dejanje
Morda ga dodelite napačni temi
Trend skozi čas
zgodnje opozorilo
Zavajajoče v majhni velikosti vzorca
Pozor: Ne vključujte odstotkov, ki jih je podala analiza sentimenta, v poslovno poročilo, ne da bi jih preverili. Preberite nekaj resničnih primerov iz vsake kategorije in vizualno preverite, ali je razvrstitev pravilna; še posebej tistih, ki so označeni kot "negativni".
Korak za korakom: študija analize razpoloženja
- Zberite in očistite podatke. Zbirni komentarji/omembe za določeno obdobje; maska osebnih podatkov.
- Preverite velikost vzorca. Odštevanje odstotka od 20 komentarjev je zavajajoče; Prizadevajte si za smiselno število (npr. 100+).
- Razvrsti. Naj AI naredi polarnost + označevanje teme.
- Preverite s primeri. Preberite 5 primerov iz vsakega razreda; popraviti napačne oznake.
- Dajte prednost temam. Prepoznajte 3 teme, ki ustvarjajo največ negativnosti.
- Povežite se z akcijo. Izdelajte predlog/osnutek akcije za vsako temo in ga posredujte ustrezni enoti.
Štiri predloge za kopiranje
Za množično razvrščanje:
Razvrstite vsako od naslednjih ocen: polarnost [pozitivno/negativno/nevtralno] in temo [cena/dostava/kakovost/storitev/drugo]. Morebitno ironijo označite z [?]. Na koncu podajte povzetek: odstotek vsake polarnosti in 3 najpogostejše negativne teme. Maskirajte osebne podatke. Komentarji:1) ...2) ...
Za poglobitev teme:
Preberite te negativne ocene in poglobite temo "pošiljanja": katere podprobleme izstopajo (zamuda, poškodba, sledenje, komunikacija)? Navedite, koliko komentarjev in 1 reprezentativni citat za vsako podštevilko. Ne izmišljujte si številk; Samo zanesite se na komentarje, ki sem jih dal. Komentarji: ...
Za primerjavo trendov:
Primerjajte povzetek razpoloženja obeh obdobij. Prejšnji mesec: pozitivno 58 %, negativno 30 %, nevtralno 12 %; glavna negativna tema: cena. Ta mesec: pozitivno 49 %, negativno 41 %, nevtralno 10 %; Glavna negativna tema: ladijski promet. Kaj se je spremenilo, kakšni so možni razlogi? NE ZAHTEVAJTE točnega razloga; Preverite hipotezo in za vsako hipotezo napišite, kako preveriti.
Če želite vpogled spremeniti v dejanja:
Iz naslednjega povzetka analize razpoloženja izhajajo 3 konkretni predlogi za ukrepanje (kratkoročno). Za vsak predlog: problem, predlagano dejanje, katera enota, kako meriti. Povzetek: [prilepite povzetek].
Šibek poziv/močan poziv
Šibek poziv:
Analizirajte čustva teh komentarjev.
Niti polarnost, niti tema niti oblika povzetka niso jasni; Umetna inteligenca ustvari grd, nepreverljiv rezultat in zgreši ironijo.
Močan poziv:
Razvrstite spodnjih 60 mnenj (pozitivno/negativno/nevtralno + tema: cena/dostava/kakovost/storitev/drugo). Označi [?] za tiste s sumom ironije. Samo sestavite številke na podlagi komentarjev, ki sem jih dal. Rezultat: (1) odstotki polarnosti, (2) 3 najpogostejše negativne teme in 1 citat za vsako, (3) 3 sumljive oznake, ki jih moram preveriti.
Slednji zagotavlja zanesljiv rezultat, ki ga je mogoče uporabiti, saj vključuje obliko, mejo in korak preverjanja.
trije mini kovčki
Primer 1. Blagovna znamka telekomunikacij je z AI analizirala 1400 komentarjev po kampanji; ugotovili, da se je 64 % negativnosti osredotočilo na temo »zmeda na računih«. S tem vpogledom so izpopolnili pogosta vprašanja in sporočila o kampanji; naslednji mesec je ista tema padla s 64 % na 22 %.
Primer 2. Blagovna znamka živil je vodstvu brez preverjanja predstavila povzetek AI o "80 % pozitivnih". Po branju primerov je postalo jasno, da je bila večina komentarjev, ki so veljali za "pozitivne", ironičnih ("Všeč mi je bil, že tretjič je prišel pokvarjen"). Dejanska pozitivna stopnja je bila 52 %. Nauk: ne poročajte o odstotku, ne da bi ga preverili s primeri.
Primer 3. Blagovna znamka e-trgovine je sprožila takojšnjo kampanjo opravičil, potem ko je ugotovila, da je "negativnost eksplodirala" iz samo 18 komentarjev; Vendar je bil vzorec zelo majhen in je bil v nasprotju s splošno sliko. Nepotrebna kampanja je povzročila zmedo. Nauk: ne delajte velikih zaključkov iz majhnega vzorca.
Pogoste napake
- Zanemarjanje ironije. Sarkastične komentarje štejte za pozitivne.
- Ne preverjam odstotka. Primer: vpis številke na poročilo, ne da bi ga prebrali.
- Majhen vzorec. Izpeljava dokončnega trenda iz 15-20 komentarjev.
- Brezkontaktna analiza. Reči "negativno se je povečalo" in ne najti razloga; ne proizvaja dejanja.
- Brez maskiranja osebnih podatkov. Imenovanje recenzentov orodju.
- Dokončna navedba razloga. Zamenjevanje korelacije za vzročnost in napačno ukrepanje.
Predmetna analiza in primerjava konkurence
Metoda, ki analizo razpoloženja popelje še korak dlje, je analiza na podlagi vidikov: namesto stiskanja komentarja v eno pozitivno/negativno oznako, ločeno vrednotenje različnih tem v njem. Na primer, stavek "Izdelek je odličen, vendar je pošiljanje grozno in cena razumna" ne spada v eno samo polarnost; tematska analiza to razdeli na "izdelek: pozitivno, pošiljanje: negativno, cena: pozitivno." To razlikovanje je veliko bolj akcijsko usmerjeno, saj jasno pokaže, katera zadeva povzroča zadovoljstvo in katera nezadovoljstvo. To globino lahko dosežete tako, da umetni inteligenci naročite, naj "vsak komentar razdeli na njegove teme in za vsako temo poda ločeno polarnost."
Druga močna uporaba je primerjalna analiza konkurentov (primerjava lastne uspešnosti s konkurenti). Če primerjate čustva o lastni blagovni znamki s tistimi vaših konkurentov, je številka "naša negativnost 30 %" smiselna: če je povprečje panoge 45 %, vam gre dobro, če je 15 %, zaostajate. Pri zbiranju podatkov o konkurentih pa uporabljajte samo javno dostopne, legitimne vire; Izogibajte se nepooblaščenemu zbiranju podatkov in kršitvam zasebnosti. Namen primerjalne analize ni posnemanje konkurence, temveč kontekstualizacija lastnih prednosti in slabosti. Pri obeh metodah ostaja osnovno pravilo enako: preverite klasifikacijo AI z resničnimi primeri in predstavite razlog kot hipotezo in ne dokončno.
Če povzamem
Analiza razpoloženja meri utrip skupnosti: daje polarnost, intenzivnost in, kar je najpomembnejše, temo. AI razvrsti na stotine komentarjev na sekundo, vendar lahko zgreši ironijo, sleng in mešana čustva. Vrednost povezuje negativnost s temo in jo spreminja v dejanja. Uporabite ustrezen vzorec, preverite odstotke z resničnimi vzorci, postavite hipotezo o vzroku in ga potrdite. Število je začetek; Odločitev je vaša.
Namig: Zamislite si analizo razpoloženja kot neprekinjen film in ne fotografijo enega posnetka. Če ponovite enako meritev z isto metodo vsak teden, boste videli trend (ali narašča ali pada), ki je veliko bolj dragocen kot absolutni odstotek. Opazovanje, kako se trend spreminja po kampanji, izdelku ali krizi, je veliko močnejši vložek pri odločitvi kot odstotek enega tedna.
Aplikacijska naloga
Zberite (ali napišite) vsaj 40 vzorčnih komentarjev. AI naj naredi polarnost + klasifikacijo in povzetek tem. Ročno preberite 5 vzorcev vsake polarnosti in popravite vsaj 3 nepravilne/vprašljive oznake. Izberite najpogostejšo negativno temo, ustvarite 3 konkretne predloge za ukrepanje in zapišite, kako bodo merjeni za vsako.
kontrolni seznam
- [ ] Uporabil sem ustrezen vzorec (100+ idealen).
- [ ] Osebne podatke sem prikril.
- [ ] Opravil sem klasifikacijo polarnosti + teme.
- [ ] Prebral sem primere iz vsakega razreda in preveril oznake.
- [ ] Osumljence ironije sem označil posebej.
- [ ] Negativno temo sem največkrat pripisal akciji.
- [ ] Razlog sem predstavil kot hipotezo, ki jo je treba preveriti, ne dokončno.