Uchambuzi wa Maoni na Hisia: Kuchukua Msukumo wa Jumuiya

Faida:

• Uwezo wa kutafsiri polarity, ukubwa na matokeo ya mada ya uchanganuzi wa hisia na kuainisha mamia ya maoni kwa akili ya bandia.
• Kujua mipaka kama vile kejeli, misimu na hisia mchanganyiko na kuweza kuthibitisha asilimia kwa mifano halisi.
• Uwezo wa kuunganisha hali hasi kwa mada na kuigeuza kuwa hatua madhubuti na kujaribu sababu kama dhana

Kile ambacho chapa inazungumza kwenye mitandao ya kijamii ni muhimu kama kile kinachozungumziwa. Kuweka kasi ya chapa kati ya mamia ya maoni, maelfu ya kutajwa na ujumbe unaotumwa mara kwa mara ni rundo la data kubwa mno kuweza kufuatiliwa mwenyewe. Hapa ndipo uchambuzi wa hisia unapoingia. Njia hii, inayoitwa uchanganuzi wa hisia kwa Kiingereza, ni mchakato wa kuainisha kiotomati sauti ya kihemko (chanya, hasi, isiyo na upande) ya maandishi. Akili Bandia inaweza kusoma mamia ya maoni kwa sekunde na kuja na muhtasari kama vile "maoni chanya ya wiki hii ni 62%, hasi 28%, neutral 10%; hasi nyingi ni kuhusu usafirishaji." Hii inampa meneja wa mitandao ya kijamii onyo la mapema na zana ya maarifa. Lakini uchanganuzi wa hisia pia ni nadhani: inaweza kusoma vibaya kejeli, ucheshi, na misimu ya kienyeji. Ni muhimu kutazama sio nambari, lakini mifano nyuma ya nambari.

Uchambuzi wa hisia unapima nini na haupimi nini?

Uchambuzi wa hisia hutoa matokeo matatu ya msingi. Polarity: ni maandishi chanya, hasi au upande wowote. Ukali: nguvu ya mhemko (kutoridhika kidogo au hasira). Mandhari/mada: hisia inahusu nini (bei, usafirishaji, ubora, huduma). Matokeo ya thamani zaidi ni ya tatu: "hasi imeongezeka" peke yake haitafsiri kwa vitendo; "70% ya hasi ni juu ya ucheleweshaji wa mizigo" hutoa hatua ya moja kwa moja.

Ni muhimu kujua mipaka ya uchambuzi wa hisia. Kejeli na kejeli: AI inaweza kuzingatia sentensi "Nzuri, haifanyi kazi tena 👏" kama chanya. Misimu na lugha ya kienyeji: inaweza kusoma vibaya nahau za kieneo. Muktadha: Neno "bomu" ni chanya katika bidhaa na hasi katika hadithi ya habari. Hisia mchanganyiko: "Bidhaa ni nzuri lakini ni ghali" hubeba chanya na hasi. Kwa hivyo tumia uchanganuzi wa hisia kama kianzio, sio kama ukweli dhahiri.

pato

Inafanya nini?

Kikomo / hatari

Polarity (chanya / hasi / upande wowote)

tazama hali ya jumla

Kejeli na karma hukosa hisia

msongamano

Kuelewa uharaka

Inaweza kupima kuzidisha vibaya

mada/mada

kuzalisha hatua

Huenda ikaikabidhi kwa mada isiyo sahihi

Mwenendo kwa wakati

onyo la mapema

Inapotosha katika saizi ndogo ya sampuli

Angalizo: Usijumuishe asilimia zinazotolewa na uchanganuzi wa hisia kwenye ripoti ya usimamizi bila kuzithibitisha. Soma mifano michache halisi kutoka kwa kila kategoria na uangalie kwa macho ikiwa uainishaji ni sahihi; hasa zile zinazoitwa "hasi."

Hatua kwa hatua: utafiti wa uchambuzi wa hisia

1. Kusanya na kusafisha data. Kujumlisha maoni/kutaja kwa muda maalum; mask data ya kibinafsi.
2. Angalia saizi ya sampuli. Kutoa asilimia kutoka kwa maoni 20 ni kupotosha; Lenga nambari yenye maana (k.m. 100+).
3. Kuainisha. Wacha AI ifanye polarity + kutambulisha mandhari.
4. Thibitisha kwa mifano. Soma mifano 5 kutoka kwa kila darasa; rekebisha vitambulisho vibaya.
5. Yape mada kipaumbele. Tambua mada 3 zinazozalisha hasi zaidi.
6. Ifunge kwa vitendo. Toa pendekezo/rasimu ya hatua kwa kila mada na uipeleke kwa kitengo husika.

Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa

Kwa uainishaji wa wingi:

Panga kila moja ya hakiki zifuatazo: polarity [chanya/hasi/upande wowote] na mandhari [bei/usafirishaji/ubora/huduma/nyingine]. Weka alama ya kejeli inayowezekana na [?]. Hatimaye toa muhtasari: asilimia ya kila polarity na mandhari 3 ya mara kwa mara hasi. Ficha data ya kibinafsi. Maoni:1) ...2) ...

Kwa ukuzaji wa mada:

Soma hakiki hizi hasi na uimarishe mada ya "usafirishaji": ni maswala gani madogo yanajitokeza (kucheleweshwa, uharibifu, ufuatiliaji, mawasiliano)? Toa maoni mangapi na dondoo 1 mwakilishi kwa kila suala dogo. Usitengeneze nambari; Tegemea tu maoni niliyotoa. Maoni:...

Kwa kulinganisha mwenendo:

Linganisha muhtasari wa hisia wa vipindi viwili.Mwezi uliopita: chanya 58%, hasi 30%, neutral 12%; mada kuu hasi: bei. Mwezi huu: chanya 49%, hasi 41%, neutral 10%; Mada kuu hasi: usafirishaji. Nini kimebadilika, ni sababu gani zinazowezekana? USIDAI sababu kamili; Thibitisha nadharia tete na uandike jinsi ya kuthibitisha kwa kila dhana.

Ili kugeuza utambuzi kuwa vitendo:

Kutokana na muhtasari ufuatao wa uchanganuzi wa hisia, mapendekezo 3 ya hatua madhubuti yanaibuka (muda mfupi).Kwa kila pendekezo: tatizo, hatua iliyopendekezwa, kitengo gani, jinsi ya kupima.Muhtasari: [bandika muhtasari].

Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti

Agizo dhaifu:

Chambua hisia za maoni haya.

Wala polarity, mandhari au muundo wa muhtasari ni wazi; AI hutoa matokeo yenye fujo, yasiyoweza kuthibitishwa na hukosa kejeli.

Agizo lenye nguvu:

Panga hakiki 60 hapa chini (mandhari chanya/hasi/isiyo na upande wowote: bei/usafirishaji/ubora/huduma/nyingine). Weka alama [?] kwa wale walio na kejeli zinazoshukiwa. Tunga nambari kulingana na maoni niliyotoa. Pato: (1) asilimia ya polarity, (2) Mandhari 3 hasi ya mara kwa mara na nukuu 1 kwa kila moja, (3) lebo 3 za kutiliwa shaka ambazo ninahitaji kuthibitisha.

Mwisho hutoa matokeo ya kuaminika, yanayotekelezeka kwa sababu inajumuisha umbizo, mpaka na hatua ya uthibitishaji.

kesi tatu ndogo

Uchunguzi wa 1. Chapa ya mawasiliano ya simu ilichambua maoni 1,400 ya baada ya kampeni na AI; iligundua kuwa 64% ya maoni hasi yalijikita kwenye mada ya "mkanganyiko wa bili." Kwa ufahamu huu, waliboresha Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara na mawasiliano ya kampeni; mwezi uliofuata mada hiyo hiyo ilishuka kutoka 64% hadi 22%.

Uchunguzi wa 2. Chapa ya chakula iliwasilisha muhtasari wa "80% chanya" wa AI kwa wasimamizi bila uthibitishaji. Baada ya kusoma mifano, ikawa wazi kuwa maoni mengi ambayo yalizingatiwa kuwa "chanya" yalikuwa ya kejeli ("Niliipenda, ilifika imevunjika kwa mara ya tatu"). Kiwango chanya halisi kilikuwa 52%. Somo: usiripoti asilimia bila kuithibitisha kwa mifano.

Uchunguzi wa 3. Chapa ya e-commerce ilizindua kampeni ya mara moja ya kuomba msamaha baada ya kuhitimisha kuwa "hasi ililipuka" kutokana na maoni 18 pekee; Walakini, sampuli ilikuwa ndogo sana na ilipingana na picha ya jumla. Kampeni isiyo ya lazima ilizua mkanganyiko. Somo: usifanye hitimisho kubwa kutoka kwa sampuli ndogo.

Makosa ya kawaida

• Kupuuza kejeli. Fikiria maoni ya kejeli kuwa mazuri.
• Haithibitishi asilimia. Mfano: Kuweka nambari kwenye ripoti bila kuisoma.
• Sampuli ndogo. Kupata mwelekeo dhahiri kutoka kwa maoni 15-20.
• Uchambuzi bila mawasiliano. Kusema "imeongezeka vibaya" na bila kupata sababu; haitoi hatua.
• Sio kuficha data ya kibinafsi. Kutoa jina la wakaguzi kwa chombo.
• Kutangaza sababu kwa uhakika. Kukosea kwa uunganisho wa sababu na kuchukua hatua mbaya.

Uchambuzi unaotegemea mada na ulinganisho wa mshindani

Njia inayochukua uchanganuzi wa hisia hatua moja zaidi ni uchanganuzi unaotegemea kipengele: badala ya kubana maoni kuwa lebo moja chanya/hasi, kutathmini mada tofauti ndani yake kando. Kwa mfano, sentensi "Bidhaa ni nzuri, lakini usafirishaji ni mbaya na bei ni nzuri" haifai katika polarity moja; uchambuzi wa msingi wa mada unagawanya hii kuwa "bidhaa: chanya, usafirishaji: hasi, bei: chanya." Tofauti hii ina mwelekeo zaidi wa vitendo, kwa sababu inaonyesha wazi ni suala gani linaloleta kuridhika na ambalo hutoa kutoridhika. Unaweza kufikia kina hiki kwa kuwaambia akili ya bandia "kugawanya kila maoni katika mada yake na kutoa polarity tofauti kwa kila mada."

Matumizi ya pili yenye nguvu ni uwekaji alama wa mshindani (kulinganisha utendaji wako na washindani). Ukijumlisha maoni kuhusu chapa yako mwenyewe na yale ya washindani wako, nambari "hasi yetu ni 30%" inaeleweka: ikiwa wastani wa tasnia ni 45%, unafanya vyema, ikiwa ni 15%, unachelewa. Hata hivyo, wakati wa kukusanya data ya mshindani, tumia tu vyanzo vinavyopatikana hadharani, vilivyo halali; Epuka ukusanyaji wa data ambao haujaidhinishwa na ukiukaji wa faragha. Kusudi la kuweka alama sio kuiga shindano, lakini kuweka muktadha wa uwezo wako na udhaifu wako. Katika njia zote mbili, kanuni ya msingi inabakia sawa: thibitisha uainishaji wa AI kwa mifano halisi na uwasilishe sababu kama dhana badala ya moja ya uhakika.

Kwa muhtasari

Uchambuzi wa hisia hupima mapigo ya jamii: hutoa polarity, ukubwa na mada muhimu zaidi. AI hupanga mamia ya maoni kwa sekunde, lakini inaweza kukosa kejeli, misimu na hisia mchanganyiko. Thamani huunganisha hali hasi kwa mada na kuigeuza kuwa vitendo. Tumia sampuli ya kutosha, thibitisha asilimia kwa sampuli halisi, dhahania sababu na uithibitishe. Nambari ni mwanzo; Uamuzi ni wako.

Kidokezo: Fikiria uchanganuzi wa hisia kama filamu inayoendelea, si picha ya mkao mmoja. Ukirudia kipimo sawa na njia sawa kila wiki, utaona mwelekeo (unaongezeka au unapungua) ambao ni wa thamani zaidi kuliko asilimia kamili. Kuangalia jinsi mwelekeo unavyobadilika baada ya kampeni, bidhaa au janga ni maoni yenye nguvu zaidi kuliko asilimia ya wiki moja.

Jukumu la maombi

Kusanya (au andika) angalau sampuli za maoni 40. Fanya AI ifanye polarity + uainishaji wa mandhari na muhtasari. Soma sampuli 5 za kila polarity kwa mkono na urekebishe angalau lebo 3 zisizo sahihi/ zenye shaka. Chagua mandhari hasi ya mara kwa mara, toa mapendekezo 3 ya vitendo thabiti, na uandike jinsi yatakavyopimwa kwa kila moja.

orodha ya ukaguzi

• [ ] Nilitumia sampuli ya kutosha (100+ bora).
• [ ] Nilificha data ya kibinafsi.
• [ ] Nilikuwa na polarity + uainishaji wa mandhari kufanyika.
• [ ] Nilisoma mifano kutoka kwa kila darasa na kuthibitisha lebo.
• [ ] Niliweka alama kwa washukiwa wa kejeli kando.
• [ ] Mara nyingi nilihusisha mandhari hasi na kitendo.
• [ ] Niliwasilisha sababu kama dhana inayopaswa kuthibitishwa, sio ya uhakika.