چند سال پیش، اصطلاحات «داده» و «داده‌های کلان» به کلمات پرکاربرد تبدیل شدند. اما کمتر مشخص بود که چگونه می‌توان این داده‌ها را پردازش کرد که این امر پیش‌بینی اینکه چقدر از آن‌ها می‌توان اطلاعات مفید استخراج کرد را دشوار می‌کرد.
از آن زمان تغییرات چشمگیری صورت گرفته است. فکر کنید چقدر اغلب درباره خدمات مشتری یا محصولات شرکت‌ها به‌صورت آنلاین صحبت می‌شود – در شبکه‌های اجتماعی، مقالات خبری، پست‌های وبلاگ، نظرات آنلاین، فروم‌ها، ایمیل‌های داخلی و خارجی، مواد بازاریابی محصولات، محتوای روابط عمومی، ارائه‌ها و مدارک دیگر. این اطلاعات می‌تواند برای مقاصد تجاری استخراج شده و تحلیل متنی، تصمیم‌گیری را به سطحی بالاتر ببرد.
اما اینجاست که مشکل آغاز می‌شود. در حالی که هر روز حجم زیادی از داده تولید و دانلود می‌شود، بیشتر آن‌ها غیرساخت‌یافته‌اند. این داده‌ها در چارچوب‌های واضح قرار نمی‌گیرند که پردازش آن‌ها و استخراج بینش‌های مفید را دشوار می‌سازد.
خبر خوب این است که حالا ابزارهایی مانند استخراج متن و تحلیل احساسات وجود دارد که امکان خودکارسازی فرآیند جمع‌آوری، سازماندهی و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های مرتبط با کسب‌وکار را فراهم می‌آورد. در این مقاله به تکنیک‌های استخراج متن، انواع تحلیل احساسات، اهمیت آن‌ها و چگونگی استفاده از آن‌ها برای به‌دست آوردن بینش‌های عملی تجاری خواهیم پرداخت.
استخراج متن در مقابل تحلیل احساسات: چرا به هر دو نیاز داریم؟
اگر با داده‌های غیرساخت‌یافته روبه‌رو باشید، ابتدا باید آن‌ها را ساختاردهی کنید تا کسب‌وکارها بتوانند از آن‌ها استفاده کنند. استخراج متن یا استخراج داده‌های متنی، فرآیند استخراج اطلاعات مرتبط و بینش‌های عملی از متن است تا به کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری بهتر کمک کند.
تحلیل احساسات، که به نام «استخراج نظرات» نیز شناخته می‌شود، از یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌کند تا اطلاعات متنی را به صورت مثبت، منفی، خنثی یا فراتر از آن دسته‌بندی کند.
مشتریانی که به وب‌سایت یک کسب و کار مراجعه می‌کنند تا درباره محصولات و خدمات آن بیشتر بیاموزند یا خرید کنند، با هر کلیکی که انجام می‌دهند، یک ردپا از خود به‌جا می‌گذارند. از آنجا که این اطلاعات می‌تواند به تعیین موفقیت یا شکست حرکت‌های تجاری کمک کند، به توسعه یک استراتژی مبتنی بر داده کمک کند، تجربه کاربری را بهبود بخشد و موارد دیگر، نادیده گرفتن آن احمقانه خواهد بود. بیایید فرآیند را تجزیه و تحلیل کنیم.
گام اول، جمع‌آوری اطلاعات است. پس از آن می‌توان از استخراج متن استفاده کرد تا آن را مرتب و دسته‌بندی کند. تنها در این مرحله می‌توان از تحلیل احساسات استفاده کرد تا به معنای عمیق‌تر و ظرائف آن پرداخته شود.
تحلیل احساسات در استخراج متن می‌تواند در نتیجه به پ Pools و داده‌های عظیم به کار گرفته شود تا اطلاعات ذهنی مانند نظرات و احساسات مشتریان شناسایی شود. این امر به توسعه محصولات، بهبود تجربه مشتری (CX)، افزایش کارایی عملیاتی و ساده‌تر کردن تحلیل داده‌ها به‌طور کلی کمک می‌کند.
به عنوان مثال، احساسات مشتری در پست‌های شبکه‌های اجتماعی ممکن است شامل موارد زیر باشد:
- کلمات مثبت مانند “خدمات مشتری عالی” یا “محل مناسب” که نشان‌دهنده احساس مثبت است و به امتیاز مثبت احساسات افزوده می‌شود.
- کلمات منفی مانند “افتضاح”، “غیر دوستانه” یا “غیر صمیمی” در داده‌های مشتری، به امتیاز منفی احساسات اضافه می‌شوند. همچنین لحن کنایه‌آمیز نیز در این دسته قرار می‌گیرد، گرچه تحلیل آن یک کار بسیار پیچیده‌تر در تحلیل متنی است.
- گاهی کلماتی مانند “متوسط” یا “خوب” به‌عنوان کلمات خنثی در نظر گرفته می‌شوند و به امتیاز خنثی اضافه می‌شود. این امر زمانی رخ می‌دهد که از مقیاس پیچیده‌تری استفاده می‌شود، نه فقط از مقیاس دوتایی که شامل فقط امتیازات مثبت یا منفی است.
در انجام تحلیل احساسات، توسعه‌دهندگان معمولاً دیکشنری احساسات خود را ایجاد می‌کنند که شامل اطلاعاتی درباره اینکه کدام کلمات و عبارات به‌عنوان مثبت یا منفی در نظر گرفته می‌شوند. البته این یک ساده‌سازی بیش از حد است و در راه‌حل‌های مبتنی بر ML، منطق استفاده شده معمولاً بسیار پیچیده‌تر از آن است. مدل‌های ML با استفاده از حجم عظیمی از داده‌های آموزشی به‌دقت انتخاب‌شده آموزش می‌بینند تا بتوانند وظایف پیچیده‌ای مانند استخراج کلیدی عباراتی، استخراج ویژگی‌ها، تحلیل متن غیرساخت یافته و در نظر گرفتن فرکانس کلمات و تعریف احساس کلی را برای ارائه بینش‌های ارزشمند انجام دهند.
مثال‌های کاربردی تحلیل احساسات
یک مثال عالی زمانی است که یک شرکت از تحلیل احساسات در بازخوردهای مشتریان استفاده می‌کند تا بیشتر درباره نظر مشتریان موجود یا بالقوه خود نسبت به محصولات و خدمات خود بیاموزد. آن‌ها ممکن است از نظرسنجی‌ها، ایمیل‌ها، شبکه‌های اجتماعی، سایت‌های خبری یا فیدها استفاده کنند.
تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه
همچنین نوع خاصی از تحلیل احساسات وجود دارد که به نام «تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه» شناخته می‌شود. این تحلیل به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا بازخورد مشتریان را نه صرفاً بر اساس احساسات، بلکه بر اساس جنبه‌های مختلف یک محصول یا خدمت تحلیل کنند. در اینجا تفاوت‌هایی وجود دارد:
- احساسات نمایانگر آنچه مشتریان احساس می‌کنند، یعنی نظرات مثبت، خنثی یا منفی (امتیازهای احساسی) هستند.
- جنبه‌ها نمایانگر دسته‌ها، ویژگی‌ها یا موضوعات خاصی هستند که توسط مشتریان ذکر شده است.
تکنولوژی‌های زیرساختی در استخراج متن و تحلیل احساسات
در این بخش، به تکنولوژی‌های اصلی پشت تحلیل احساسات در استخراج متن می‌پردازیم و بیشتر درباره چگونگی عملکرد آن‌ها یاد می‌گیریم.
هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین
یادگیری ماشین یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر است که شبیه‌سازی یادگیری انسان است. برای بهبود عملکرد در یک مجموعه از وظایف، از داده‌ها و الگوریتم‌ها بدون برنامه‌نویسی صریح استفاده می‌کند. با این تصور، قلب هر راه‌حل هوش مصنوعی یک مدل یادگیری ماشین یا الگوریتم آموزشی است که اساساً مجموعه‌ای از دستورات کد شده از مهندسان ML است که به راه‌حل می‌گوید چگونه خود را آموزش دهد.
پردازش زبان طبیعی (NLP)
زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی که به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا متن و کلمات صحبت شده را به همان شیوه‌ای که انسان‌ها می‌فهمند، درک کنند، به نام NLP شناخته می‌شود. این تکنولوژی اجازه می‌دهد تا کامپیوترها داده‌های متنی یا صوتی را با وضوح پردازش کنند و به ترکیب زبان‌شناسی محاسباتی با مدل‌های آماری، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پرداخته شود.
قبل از حدود پنج سال پیش، مدل‌های زبانی در یادگیری ماشین نمی‌توانستند معنی را در بافت درک کنند یا چگونه کلمات مختلف در یک جمله به یکدیگر مرتبط هستند. آن‌ها می‌توانستند پایه‌ای محکم برای مدل‌های تحلیل احساسات فراهم کنند، اما خاص نبودند. اکنون، برای اینکه یک برنامه هوش مصنوعی وظایف خاص NLP مانند تحلیل احساسات را انجام دهد، به آموزش بیشتر بر روی داده‌های خاص وظیفه نیاز دارد. بیایید بررسی کنیم که چگونه این کار انجام می‌شود.
نحوه انجام تحلیل احساسات
الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی به مجموعه داده‌های حاوی اطلاعات نیاز دارند که به‌عنوان کتاب‌های درسی پر از مثال‌ها و تعاریف استفاده می‌شوند. اما این بدان معنی است که مهندسان ML باید حجم زیادی از داده‌های برچسب‌گذاری شده را به مدل داده و آن را برای پردازش متن و نتیجه‌گیری درباره ارتباط بین کلمات و افکارشان آموزش دهند. وظایف متداول در برچسب‌گذاری داده‌های متنی ممکن است شامل شناسایی زبان، برچسب‌گذاری بخش‌های کلام، شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری‌شده و غیره باشد.
این لایه از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده برای بهبود دقت پیش‌بینی برچسب‌های احساسی – کلمات و عبارات که حاوی ایده‌ها، احساسات یا پیام‌های خاص موضوعی هستند، استفاده می‌شود. مجموعه داده‌ها می‌توانند از طرق مختلف به‌دست آیند، از جمله جمع‌سپاری در پلتفرم‌ها.
پس از اینکه این مرحله از آموزش کامل شد، وظایف NLP مانند تحلیل احساسات می‌توانند به‌طور خاص به مدل زبان راه‌حل هوش مصنوعی تطبیق داده شوند. تحلیل احساسات بر روی داده‌های متنی یک نوع ابزار NLP مبتنی بر ML است. این ابزار برای تحلیل متن‌ها از نظر احساسات و دیگر قطبیت‌ها، از مثبت تا منفی، آموزش دیده‌اند، به این معنی که می‌توانند به‌طور خودکار آن‌ها را شناسایی کنند.
در نتیجه، مدل‌های مورد استفاده برای تحلیل احساسات می‌توانند به‌گونه‌ای آموزش ببینند که به معنای دقیق کلمات فراتر رفته و ظرایف خاصی مانند لحن، کنایه و سو استفاده را در نظر بگیرند.
چگونه داده‌های متنی می‌توانند به کسب‌وکارها کمک کنند؟
بدون شک روش‌های سودمند بیشتری وجود دارد که می‌توان از تحلیل احساسات برای به‌دست آوردن بینش‌های مبتنی بر داده برای کسب‌وکارها استفاده کرد به گونه‌ای که در این مقاله به آن‌ها خواهیم پرداخت. با این حال، امیدواریم نمونه‌های ارائه‌شده به شما کمک کند تا بهتر درک کنید که تحلیل احساسات و استخراج متن چه قابلیت‌هایی دارند.
مدیریت محتوا
تحلیل احساسات انجام‌شده بر روی پست‌های فیسبوک، یوتیوب، توییتر و ساندکلود، همچنین در جوامع خاص برای حرفه‌ای‌ها کمک به شناسایی پست‌هایی می‌کند که با راهنمایی‌های پلتفرم مطابقت ندارند. از آنجا که این یک فرآیند خودکار است، می‌تواند زمان زیادی برای مدیران صرفه‌جویی کند که ممکن است مجبور شوند حجم زیادی از داده‌های متنی را بخوانند.
پایش شهرت برند
پایش برند در بسیاری از جنبه‌ها مشابه مدیریت محتوا است. با این حال، به‌جای صرفاً مسدود کردن اطلاعات نامناسب یا بی‌ربط، کسب‌وکارها از تحلیل احساسات استفاده می‌کنند تا تمرکز خود را بر روی احساسات مشتریان نسبت به برند خود معطوف کرده و تغییرات در درک آن‌ها را در طول زمان پیگیری کنند. آن‌ها این کار را با تحلیل نظرات مشتریان برای شناسایی احساسات مثبت و منفی به‌منظور درک بهتر آنچه مشتریان دوست دارند و چیزی که دوست ندارند، انجام می‌دهند.
شما همچنین می‌توانید از تحلیل مقایسه‌ای برندها برای نظارت بر رویدادهای صنعتی استفاده کنید. گزینه دیگری این است که ببینید آیا یک کمپین تبلیغاتی خاص نتایج مثبتی دارد یا اینکه مصرف‌کنندگان چگونه به یک محصول تازه منتشر شده واکنش نشان می‌دهند.
کسب بینش از نظرات مشتریان
این موضوع همچنین به شهرت برند مرتبط است. با این حال، بر روی بازخورد مشتریان و نظرات استخراج‌شده از پاسخ‌های نظرسنجی، داده‌های خدمات مشتری، وبلاگ‌ها، شبکه‌های اجتماعی و دیگر منابع تمرکز دارد.
با تحلیل احساسات که قادر به پردازش هزاران قطعه بازخورد در چند دقیقه با دقت بسیار بیشتر از انسان‌ها است، شرکت‌ها می‌توانند حوزه‌هایی را برای رشد شناسایی کنند. آن‌ها می‌توانند محصولات موجود را بهبود بخشند و حتی به مشتریان برای بازخوردشان، چه مثبت و چه منفی، پاداش دهند.
سیستم‌های پیشنهادی و تبلیغات هدفمند
سیستم‌های پیشنهادی در واقع فیلتری‌های پیشنهادی هستند که فروشگاه‌های آنلاین یا بازارهای آنلاین مانند آمازون و eBay به‌طور روزانه بر آن‌ها تکیه می‌کنند. این‌ها چگونه کار می‌کنند؟ الگوریتم‌های تحلیل احساسات، ترجیحات محصولی صریح و ضمنی کاربران را تحلیل می‌کنند تا درباره سلیقه‌های آن‌ها اطلاعات کسب کنند و پیشنهادات مرتبط و به‌موقع محصول را ارائه دهند. به عبارت دیگر، پیشنهاد صحیح در زمان صحیح.
اولویت‌بندی مشکلات مشتریان در بلیط‌ها و درخواست‌ها
تحلیل احساسات همچنین به‌طور معمول در خدمات مشتری و پشتیبانی استفاده می‌شود. چت‌بات‌ها، ایمیل‌ها، تماس‌های تلفنی و وب‌سایت‌ها به‌خصوص برای شناسایی و دسته‌بندی بر اساس موضوع و اورژانس، بررسی می‌شوند و به بخش یا کارمند مناسب ارسال می‌شوند.
اعضا نیازی به جستجوی دستی در میان داده‌های درخواست ندارند، در حالی که تحلیل احساسات همچنان اطمینان حاصل می‌کند که مشکلات فوری به‌طور سریع حل می‌شوند.
انجام تحقیقات بازار
قبل از انتشار یک محصول یا راه‌اندازی یک خدمت، کسب‌وکارها عموماً تحقیقات بازار وسیعی انجام می‌دهند تا تعیین کنند آیا تقاضای کافی برای ارائه پیشنهادی خود وجود دارد. اینجاست که تحلیل احساسات مفید واقع می‌شود.
با جمع‌آوری داده‌ها درباره بازخورد مشتریان درباره محصولات و خدمات رقیب، شرکت‌ها می‌توانند بینش‌های ارزشمندی درباره مشکلات و نیازهای برآورده‌نشده بازار هدف خود کسب کنند. سپس پیشنهادات محصول آن‌ها برای بازار هدف بسیار مرتبط خواهد بود.
جمع‌بندی
جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها می‌تواند کار دشواری باشد، اما برای اینکه یک شرکت امیدوار باشد موقعیت خود را به‌عنوان یک رهبر بازار حفظ کند، این امور ضروری هستند.
همان‌طور که دیدیم، یک راه‌حل قدرتمند وجود دارد: استخراج متن ترکیب‌شده با تحلیل احساسات. تحلیل داده‌ها منجر به به‌دست آوردن بینش‌های پویا می‌شود، بدون توجه به نوع متنی که نیاز به تحلیل دارد و بدون لازم بود که ماه‌ها زمان صرف بررسی دستی شود.
