Strange Sentiment - センチメント分析について知っているつもりですか？もう一度考えてみてください。

センチメント分析という言葉を耳にすると（最近では避けて通ることはできませんが）、皆さんは間違いなく製品や製品に思いを巡らせます。 ブランド その理由は、「フィードバック」と「カスタマー・サービス」です。  

センチメント分析は、マーケティング担当者にとって非常に価値のあるツールです。 しかし、先陣を切るには、ストレートなフィードバックだけでは不十分だ。 この記事では、以下のような奇妙で素晴らしい方法を紹介する。 何の 先進的 れんじゅう は、センチメント分析を活用してビジネスを次のレベルに引き上げている。 

夢を生きる

私たちの夢は、日常的なものから奇妙なもの、さらにはX-RATEのものまで、実生活でもソーシャルメディアでも、それについて話すことが大好きです。 私たちの多くにとって、これは興味深いことですが、基本的には、特別な用途はありません。 大学研究者 を2013年に発表しました。  

その一環として 研究 睡眠に関するプロジェクトで、研究者は5万件の夢の記録と要約を集め、商品に関する洞察を得るために、感情分析ツールにかけました。  

この実験の背景にある考え方は、人間の潜在意識は「嘘をつかない」ので、このプロジェクトは、人々がある製品についてどう感じているかという貴重な、そしてより重要な、正直なフィードバックを提供するというものでした。 これは少し「絵空事」に見えるかもしれませんが、既成概念にとらわれない人々の良い例です。 センチメントアナライザーを使用する場合.  

多くのブランドでは、これらのツールはごく当たり前のように使われていますが、このような例は、インサイトを収集する際に、枠にとらわれない（あるいは現実の世界でも）考えを持つためのヒントになるでしょう。

リアルタイム、リアルな成果

私たちは、センチメント分析の利用を「事後的」に考えがちですが、必ずしもそうである必要はないのです。 最近USエアラインが実証したように、センチメント分析をリアルタイムで使用できない理由は全くありません。  

世界中の多くのブランドと同様に、USエアラインは、顧客がサービスについてどう感じたか（例えば、遅延、快適さ、食事の質など）に関する情報を収集するために、センチメント分析を使い始めた。 これは間違いなく価値のあるものであったが、この航空会社は、センチメント分析ツールがより効果的に機能することを決定した。 アイデア ツイッター上のコメントを監視し、リアルタイムでカスタマーサービス・プラットフォームにフィードバックしている。  

これにより、サポートスタッフは問題を拾い上げ、できるだけ早く解決するよう努力することができました。 あるお客様が、乗り継ぎ便の待ち時間に荷物の紛失トラブルについてツイートされたとき、これが大きな効果を発揮しました。 サポートスタッフはそのコメントにアクセスし、お客様が最終目的地に到着する前に問題を解決することができたのです。 もちろん、このような積極的なサービスが、お客様から非常に好意的なツイートをいただいたことは言うまでもありません。 

ソフトウェア開発ソリューションプロバイダーとして、2020年は何かとジェットコースターのような年だったと言えるでしょう。 私が絶対に信じているのは、自分の 事業 を手に入れることができたことです。 なにごと の人々がソフトウェア開発市場についてどのように考えているのかを知ることができました。 私は定期的にリアルタイムでセンチメント分析を行い、一般の人々の体温を測り、ソフトウェア市場に関してどのような懸念を抱いているのかを調べています。 アドレス そのような懸念は、私の中で コンテンツ. これは、私の開発フェーズのサービスの仕事でも欠かせません。 らいきゃくすじ. 

マックス・ベイビッチ、CEO＆ファウンダー。 SPD負荷

バイアスを打ち砕く

私たちの多くは、ネットで物事を読む習慣があります。 ブログ 投稿、記事、または業界ベースのソートリーダーシップの作品。  

にもかかわらず、記事中の「事実」が、肯定的な意味でも否定的な意味でも、著者のバイアスにさらされている可能性があるという事実を、二の次にして考える人はほとんどいない。 フェイクニュースや誤った情報がインターネット上で蔓延している今、記事を読む際にバイアスを知ることができたら素晴らしいと思いませんか？ それが実際にできるのだ。  

Viafora Big Dataハッカソンで、優勝チームはオンライン記事の著者バイアスを検出するオープンソースのChromeプラグインを作成した。 このプラグインは、記事を読む際にクリックするだけで、同じ著者の記事をセンチメントスコア順に並べたサイドメニューのリストが表示されるという、シンプルかつ効果的な仕組みになっています。  

わかりやすく言うと、あるSEOツールに関するジェーン・ドウの記事を読む場合、ジェーンがこれまでの仕事を通じて、そのツールに対して一貫した好き嫌いを示しているかどうかを明確に知ることができる、ということです。 

「私たちは目まぐるしく変化する世界に生きている。私たちはかつてないほど多くの情報を消費し、わずかな時間しかない中で、取り入れた「事実」を検証することになると、短絡的になりがちです。マーケティング戦略の記事であれ、政治的な記事であれ、製品比較の記事であれ、その妥当性を調査するために少し時間を取ることは非常に重要である。今は誰でも専門家だと主張し、それを免れることができる。"- ダティス・モフセニプール マーケティング部長 ヘイ・オルカ

政治的予測

選挙は、何年も続くような釘付けのマラソンになりがちですが、センチメント分析のおかげで、多くの候補者は、投票箱に一票が入る前に、選挙の結果についてかなり良い考えを持つことができます。  

協議会、政府、その他 政治的 のような企業は、選挙結果を予測するためにセンチメント分析を定期的に利用している。 特にツイッターは、選挙結果を予測するのに非常に有効であることがわかっている。 正確 というのも、多くの場合、短い甘いつぶやきは有権者の嗜好を正確に反映し、政治番組やメディアの報道、候補者のプロフィールと密接に対応しているからだ。 

選挙キャンペーン中にTwitterから得られた驚くほど効果的な結果によって、政党はキャンペーンを微調整し、危機に備えることができるようになった 運営 は、予想が損失をもたらすと予測される場合に、その計画を作成します。 

2019年、英国のボリス・ジョンソン首相は、英国人の大多数が自分を支持していると主張しましたが、単純なセンチメント分析を実行したところ、そうでないことが非常によくわかりました。 

同様に、前回と前々回のアメリカ大統領選挙における主要候補者に関するツイートを分析したところ、以下のことが明らかになった。 ネガティヴ しかし、意外なことに、彼はその選挙に勝利した。 

株式取引

このメッセージがネットに投稿された直後、スナップチャットの親会社であるスナップの株価は8.5％下落した。一部の投資家は、ザ・ビッグショート風にソーシャルメディアの混乱の恩恵を受けることができ、$163百万円を稼いだ。

株式取引」という言葉から連想されるのは、ほとんどの人が イメージ また、「ウルフ・オブ・ウォールストリート」のような超複雑な活動も多く、そのためには膨大な量のデータを必要とします。 経験勿論 ファイナンス 知識. 2021年、状況は少し変わってきています。つまり、トレーディングの世界がジョー・パブリックに開かれているのです。  

株や投資といえば、専門家を雇う時代ではなくなりました。 コンサルタント を、それに見合った態度と料金で提供する。 センチメント分析ツールを使えば、次のようなことが予測できる。 パフォーマンス 過去のデータだけでなく、業界の専門家の意見に基づいて、特定の銘柄を評価する。  

センチメント分析ツールは インターネット からのコメントを拾うために ムーバーズ また、トレーディングセクターの有力者たちのコメントと比較することもできます。 このツールは、これらの要素に加え、過去のデータを分析した上で、非常に正確な予測を提供します。  

しかし、そのような富を手にすることはできないかもしれない。 ヨルダン ベルフォートが楽しんだ（そして願わくば、彼のように獄中で終わることがないように）この本は、株式市場取引の海に足を突っ込もうとしている人々にとって、本当に役に立つだろう。 

マーケットインテリジェンスモニタリング

現代社会では、ビジネス市場は、以下のような影響を受けています。 広い 組織間の交流、ステークホルダー、規制機関、さらには政府など、さまざまな要因による。  

これらの情報交換は、世界中の市場に波及し、物価や雇用などにも大きな影響を与えることになります。 

最後 年その結果、センチメント分析は、市場情報をモニターし、最新の情報を得るための主要なツールとなりました。 じせきのせい入札と規格 共通の考え方として、2021年の夏に向けて、このことが非常に重要になると考えられています。 才能 の取得、データの可視化、プロセスの自動化などを実現します。  

専門家は、信じられないほど短期間に多くの変化と激変を経験した世界では、これが不可欠なリソースになると考えています。 

そのような中で 速く 環境変化に対応するためには、あらゆる手段を駆使して、国土の状況を把握し、合理的な見通しを立てることが必要です。 フューチャー. センチメント分析がなければ、これは不可能に近い。 

のシニアアソシエイト、Jack Zmudzinski。 フューチャープロセシングドットコム

テクノロジーが絶え間なく進歩するにつれ、センチメント分析もまた進化しています。 新しい技術革新が毎日のように登場し、より深い洞察と容易なアクセスを可能にしています。 これらのイノベーションの一部を紹介します。 

センチメント・ニューロン

センチメント分析がうまく機能するためには、ラベル付けされたトレーニングデータに依存することがほとんどです。 もちろん、照合、並べ替え、読み込み、データ処理など、人間がデータを扱う必要があります。 クリーニングもちろん、そのすべてに時間と人手がかかります。  

センチメントニューロンは、基本的に教師なし学習アルゴリズムに基づいて動作する。 Amazonを使った実験 レビュー OpenAIが実施した調査により、機械学習システムがAmazonのテキストレビューの次の文字を予測することが可能であることが明らかになりました。 これは、テキスト全体の背後にある感情を発見するために、解釈可能な特徴を学習することによって実現されています。    

数年前までは、このような教師なし学習は夢物語でしかありませんでしたが、今では現実のものとなっただけでなく、パフォーマンスの向上やセットアップに要する時間の大幅な短縮に大きな効果を発揮しているようです。  

OpenAiの広報担当者は、「この現象は我々のモデルに特有のものではなく、一般的なものだと考えています。 財産 次のステップを予測するように訓練された、ある種の大規模なニューラルネットワークのことである。 寸法 を入力する。

この結果は、一般的な教師なし表現学習への有望な一歩です」とOpenAIの研究者は説明します。"我々は、この結果を、以下のことが可能かどうかを探ることによって見出した。 学ぶ 言語モデリングの副次的効果として良質の表現が得られ、慎重に選ばれたデータセットで既存のモデルをスケールアップすることができました。しかし、その根底にある現象は、明らかになるというより、謎に包まれたままです。"

結論

センチメント分析の未来を正確に予測することはできないかもしれませんが、私たちにできることは、事実を検証することです。 ここ数年、人工知能と機械学習は、多くの人が想像もつかないスピードで進歩しています。  

したがって、この技術が進歩し続ければ、センチメント分析も進歩し、最終的にはそれを使って何ができるようになるかを信じるのは妥当なことです。 この記事で見てきたように、リアルタイムの感情分析はより一般的になり、USエアラインのようにカスタマーサポートやマーケティング部門とリンクして、現在のツールの使い方の種類を超えたネットワークが構築されると私は考えています。 

知識は力であると言われますが、センチメント分析もまさにその通りです。 人々があるトピックについてどのように感じているかを非常に正確な方法で知ることができるツールがあれば、企業は決定的な行動を起こし、確かな関係を構築することができるようになります。