Добивки:
- Способност да се интерпретираат поларитетот, интензитетот и резултатите од темата на анализа на чувствата и да се класифицираат стотици коментари со вештачка интелигенција
- Познавање на границите како што се иронија, сленг и мешани емоции и можност да се проверат процентите со вистински примери
- Способност да се поврзе негативноста со тема и да се претвори во конкретна акција и да се тестира причината како хипотеза
Она за што еден бренд зборува на социјалните мрежи е исто толку важно како и она за што се зборува. Одржувањето на пулсот на брендот меѓу стотици коментари, илјадници спомнувања и постојано тече пораки е куп податоци преголеми за рачно да се следат. Тука стапува во игра анализата на чувствата. Овој метод, наречен сентиментална анализа на англиски, е процес на автоматска класификација на емоционалниот тон (позитивен, негативен, неутрален) на текстот. Вештачката интелигенција може да прочита стотици прегледи за неколку секунди и да дојде до резиме како „позитивните коментари оваа недела се 62%, негативни 28%, неутрални 10%; повеќето негативни се однесуваат на испораката“. Ова му дава на менаџерот на социјалните медиуми непроценлива алатка за рано предупредување и увид. Но, анализата на чувствата е исто така претпоставка: може погрешно да ја прочита иронијата, хуморот и локалниот сленг. Неопходно е да се погледне не бројот, туку примерите зад бројот.
Што мери, а што не мери сентименталната анализа?
Анализата на чувствата дава три основни излези. Поларитет: дали текстот е позитивен, негативен или неутрален. Интензитетот: силата на емоцијата (благо незадоволство или лутина). Тема/тема: за што е емоцијата (цена, испорака, квалитет, услуга). Највредниот исход е третиот: „зголемената негативност“ сама по себе не се претвора во акција; „70% од негативноста е за доцнење на товарот“ произведува директно дејство.
Од суштинско значење е да се знаат границите на сентименталната анализа. Иронија и сарказам: вештачката интелигенција може да ја смета реченицата „Одлично, повторно не функционира 👏“ како позитивна. Сленг и народен јазик: може погрешно да ги прочита регионалните идиоми. Контекст: Зборот „бомба“ е позитивен во производ, а негативен во вест. Измешано чувство: „Производот е убав, но скап“ носи и позитивно и негативно. Затоа, користете ја анализата на чувствата како почетна точка, а не како конечна вистина.
излез
Што прави тоа?
Ограничување / ризик
Поларитет (позитивен/негативен/неутрален)
видете го општото расположение
Иронијата и кармата ја пропуштаат емоцијата
густина
Разбирање на итноста
Може погрешно да го измери претерувањето
тема/тема
произведуваат акција
Може да го додели на погрешна тема
Тренд со текот на времето
рано предупредување
Заблуда во мала големина на примерокот
Внимание: Не ги вклучувајте процентите дадени со анализата на расположението во извештајот за управување без да ги потврдите. Прочитајте неколку вистински примери од секоја категорија и визуелно проверете дали класификацијата е точна; особено оние означени како „негативни“.
Чекор по чекор: студија за анализа на чувствата
- Собира и чисти податоци. Збирни коментари/спомнувања за одреден период; маскирајте лични податоци.
- Проверете ја големината на примерокот. Одземањето процент од 20 коментари е погрешно; Цели кон значаен број (на пр. 100+).
- Класифицирај. Нека вештачката интелигенција прави поларитет + означување на тема.
- Потврдете со примери. Прочитајте по 5 примери од секое одделение; поправете погрешни ознаки.
- Дајте приоритет на темите. Идентификувајте ги 3-те теми кои генерираат најмногу негативност.
- Врзете го за акција. Подгответе предлог/нацрт на акција за секоја тема и проследете го до соодветната единица.
Четири шаблони за копирање
За масовна класификација:
Класифицирајте ја секоја од следниве прегледи: поларитет [позитивен/негативен/неутрален] и тема [цена/испорака/квалитет/услуга/друго]. Означете ја можна иронија со [?]. Конечно дајте резиме: процент од секој поларитет и 3 најчести негативни теми. Маскирај ги личните податоци. Коментари:1) ...2) ...
За продлабочување на темата:
Прочитајте ги овие негативни критики и продлабочете ја темата „превозот“: кои под-прашања се издвојуваат (одложување, оштетување, следење, комуникација)? Наведете колку коментари и 1 репрезентативен цитат за секое подиздание. Не измислувајте бројки; Само потпирајте се на коментарите што ги дадов. Коментари: ...
За споредба на трендовите:
Споредете го резимето на чувствата на двата периода. Минатиот месец: позитивни 58%, негативни 30%, неутрални 12%; главна негативна тема: цена. Овој месец: позитивни 49%, негативни 41%, неутрални 10%; Главната негативна тема: превозот. Што се смени, кои се можните причини? НЕ ЈА ТРИРАЈТЕ точната причина; Потврдете ја хипотезата и напишете како да потврдите за секоја хипотеза.
За да го претворите увидот во акција:
Од следното резиме за анализа на чувствата, произлегуваат 3 конкретни предлози за акција (краткорочни). За секој предлог: проблем, предложено дејство, која единица, како да се измери.
Слаб промпт / Силен промпт
Слаба навестување:
Анализирајте го чувството на овие коментари.
Ниту поларитетот, темата ниту форматот на резиме не се јасни; ВИ создава неуреден, непроверлив резултат и ја промашува иронијата.
Моќен потсетник:
Подреди ги 60-те критики подолу (позитивни/негативни/неутрални + тема: цена/испорака/квалитет/услуга/друго). Означете [?] за оние со сомнителна иронија. Само сочинете ги бројките врз основа на коментарите што ги дадов. Излез: (1) проценти на поларитет, (2) 3 најчести негативни теми и 1 цитат за секоја, (3) 3 сомнителни ознаки што треба да ги проверам.
Вториот обезбедува сигурен, активен резултат бидејќи ги вклучува форматот, границата и чекорот за верификација.
три мини футроли
Случај 1. Телеком бренд анализирал 1.400 коментари по кампањата со вештачка интелигенција; откриле дека 64% од негативноста се фокусирала на темата „конфузија на сметките“. Со овој увид, тие ги усовршија ЧПП и комуникациите за кампањата; следниот месец истата тема падна од 64% на 22%.
Случај 2. Марка за храна го презентираше резимето на вештачката интелигенција „80% позитивно“ на раководството без верификација. По читањето на примерите, стана јасно дека повеќето коментари кои се сметаа за „позитивни“ се иронични („Ми се допадна, по трет пат пристигна скршено“). Вистинската позитивна стапка беше 52%. Поука: не го пријавувајте процентот без да го потврдите со примери.
Случај 3. Бренд за е-трговија започна веднаш кампања за извинување откако заклучи дека „експлодира негативноста“ од само 18 коментари; Сепак, примерокот беше многу мал и беше во спротивност со општата слика. Непотребната кампања создаде конфузија. Поука: не извлекувајте големи заклучоци од мал примерок.
Вообичаени грешки
- Игнорирајќи ја иронијата. Саркастичните коментари сметајте ги за позитивни.
- Не се потврдува процентот. Пример: Ставање на бројот на извештајот без да го прочитате.
- Мал примерок. Изведување дефинитивен тренд од 15-20 коментари.
- Бесконтактна анализа. Да се каже „негативно се зголеми“ и да не се најде причината; не произведува дејство.
- Не маскирање лични податоци. Давање на името на рецензентите на алатката.
- Дефинитивно соопштување на причината. Погрешна корелација за каузалноста и преземање погрешна акција.
Анализа заснована на субјекти и споредба на конкурентите
Методот што ја носи анализата на чувствата еден чекор понатаму е анализа заснована на аспекти: наместо да се компресира коментарот во една позитивна/негативна ознака, одделно да се оценуваат различни теми во него. На пример, реченицата „Производот е одличен, но испораката е страшна, а цената е разумна“ не се вклопува во еден поларитет; Анализата заснована на тема го разложува ова на „производ: позитивен, испорака: негативен, цена: позитивен“. Оваа дистинкција е многу повеќе ориентирана кон акција, бидејќи јасно покажува кое прашање произведува задоволство, а кое незадоволство. Можете да ја постигнете оваа длабочина со тоа што ќе и кажете на вештачката интелигенција „да го подели секој коментар на неговите теми и да даде посебен поларитет за секоја тема“.
Втората моќна употреба е бенчмаркинг на конкурентите (споредување на вашите сопствени перформанси со конкурентите). Ако го споредите чувството за вашиот сопствен бренд со она на вашите конкуренти, има смисла бројката „нашата негативност е 30%“: ако просекот во индустријата е 45%, добро ви оди, ако е 15%, заостанувате. Меѓутоа, кога собирате податоци за конкурентите, користете само јавно достапни, легитимни извори; Избегнувајте неовластено собирање податоци и нарушување на приватноста. Целта на бенчмаркингот не е да ја имитирате конкуренцијата, туку да ги контекстуализирате вашите сопствени силни и слаби страни. Во двата методи, основното правило останува исто: проверете ја класификацијата на вештачката интелигенција со вистински примери и прикажете ја причината како хипотеза, а не како дефинитивна.
Сумирано
Анализата на чувствата го мери пулсот на заедницата: дава поларитет, интензитет и што е најважно тема. Вештачката интелигенција сортира стотици коментари во секунда, но може да пропушти иронија, сленг и мешани емоции. Вредноста ја поврзува негативноста со темата и ја претвора во акција. Користете соодветен примерок, проверете ги процентите со вистински примероци, претпоставете ја причината и потврдете ја. Бројот е почеток; Одлуката е ваша.
Совет: Сфатете ја анализата на чувствата како континуиран филм, а не фотографија со една снимка. Ако секоја недела го повторувате истото мерење со истиот метод, ќе го видите трендот (дали се зголемува или намалува) кој е многу повреден од апсолутниот процент. Гледањето како се менува трендот по кампања, производ или криза е многу помоќен влез за одлука од процентот за една недела.
Задача за апликација
Соберете (или напишете) најмалку 40 примероци на коментари. Дали вештачката интелигенција направи поларитет + класификација и резиме на теми. Рачно прочитајте 5 примероци од секој поларитет и поправете најмалку 3 неточни/сомнителни етикети. Изберете ја најчестата негативна тема, генерирајте 3 конкретни предлози за акција и запишете како ќе се мерат за секоја од нив.
листа за проверка
- [ ] Користев соодветен примерок (100+ идеален).
- [ ] Ги маскирав личните податоци.
- [ ] Имав направено класификација на поларитет + тема.
- [ ] Читав примери од секоја класа и ги потврдив етикетите.
- [ ] Одделно ги означив осомничените за иронијата.
- [ ] Најчесто негативната тема ја припишував на дејството.
- [ ] Причината ја претставив како хипотеза што треба да се потврди, а не дефинитивна.