이상한 감정 - 감정 분석에 대해 알고 있다고 생각하시나요? 다시 생각해 보세요.

감성 분석이라는 단어를 들으면 (그리고 요즘은 거의 피할 수 없습니다.) 의심할 여지없이 제품 및 브랜드 피드백 및 고객 서비스 - 그리고 그럴 만한 이유가 있습니다.  

감성 분석은 마케터에게 매우 유용한 도구입니다. 하지만 직접적인 피드백보다 더 많은 것이 있습니다. 이 글에서는 다음과 같은 몇 가지 기발하고 멋진 방법을 살펴보겠습니다. 어느 미래 지향적 사고 회사 는 감성 분석을 활용하여 비즈니스를 한 단계 더 발전시키고 있습니다. 

꿈의 실현

우리의 꿈은 평범한 것부터 기괴한 것, 심지어 X등급까지 다양하며, 우리는 실생활과 소셜 미디어에서 그것에 대해 이야기하는 것을 좋아합니다. 우리 대부분에게 이것은 흥미롭지만 본질적으로 특별한 용도가 없는 것이지만, 몇몇 사람들에게는 그렇지 않습니다. 대학 연구자 2013년.  

더 큰 규모의 연구 수면 관련 프로젝트에서 연구원들은 50,000개의 꿈 기록과 요약본을 수집하고 이를 감성 분석 도구에 실행하여 제품에 대한 인사이트를 수집했습니다.  

이 실험의 배경에는 우리의 무의식은 '거짓말을 하지 않는다'는 생각이 깔려 있었기 때문에, 이 프로젝트는 사람들이 특정 제품에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 가치 있고, 더 중요하게는 솔직한 피드백을 제공할 수 있을 것입니다. 다소 '하늘의 별 따기'처럼 보일 수 있지만, 사람들이 틀에서 벗어난 생각을 하는 좋은 예입니다. 감정 분석을 사용할 때.  

대부분의 브랜드에서 이러한 도구는 매우 보행자적인 방식으로 사용되며, 이와 같은 사례는 인사이트를 수집할 때 상자 밖(또는 깨어 있는 세상)에서 생각할 때 영감을 제공할 수 있습니다.

실시간, 실제 결과

우리는 감성 분석의 사용을 '사후적'인 방식으로 생각하는 경향이 있지만, 반드시 그럴 필요는 없습니다. 최근 미국 항공사의 사례에서 알 수 있듯이 실시간으로 감성 분석을 사용하지 못할 이유는 전혀 없습니다.  

전 세계의 수많은 브랜드가 그러하듯 US Airlines도 고객이 서비스에 대해 어떻게 느끼는지(예: 지연, 편안함, 음식 품질 등)에 대한 정보를 수집하기 위해 감성 분석을 사용하기 시작했습니다. 이러한 정보는 분명 가치 있는 정보였지만, 이 항공사는 감성 분석 도구가 더 큰 효과를 발휘할 수 있다고 판단하여 아이디어 트위터의 댓글을 모니터링하고 실시간으로 고객 서비스 플랫폼에 피드백을 제공합니다.  

이를 통해 지원 담당자가 문제를 파악하고 최대한 신속하게 해결할 수 있었습니다. 이 기능은 고객이 환승 항공편을 기다리는 동안 수하물 분실 문제에 대해 트위터에 글을 올렸을 때 큰 효과를 발휘했습니다. 지원 담당자가 댓글에 액세스하여 고객이 최종 목적지에 도착하기 전에 문제를 해결할 수 있었습니다. 말할 필요도 없이, 이러한 사전 예방적 서비스는 고객의 매우 긍정적인 트윗으로 이어졌습니다. 

소프트웨어 개발 솔루션 제공업체로서 2020년은 롤러코스터 같은 한 해였다고 해도 과언이 아닙니다. 저는 제가 비즈니스 살아남을 수 있었던 건 무엇 사람들이 소프트웨어 개발 시장에 대해 어떤 생각을 하고 있는지 알 수 있었습니다. 저는 정기적으로 실시간으로 감성 분석을 사용하여 대중의 온도를 측정하고 소프트웨어 시장에 대한 우려를 파악한 다음 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 주소 제 안에 있는 콘텐츠. 이는 저의 개발 단계 서비스 작업에서도 필수적입니다. 클라이언트. 

맥스 베이비치, CEO 겸 설립자, SPD 부하

편견 깨기

우리 대부분은 온라인에서 무언가를 읽는 습관을 가지고 있습니다. 블로그 게시물, 기사 또는 업계 기반의 사고 리더십 글입니다.  

그럼에도 불구하고, 글에 담긴 '사실'이 긍정적이든 부정적이든 저자의 편견에 따라 달라질 수 있다는 사실을 다시 한 번 생각해 보는 사람은 거의 없습니다. 부정적 방법. 가짜 뉴스와 잘못된 정보가 인터넷에 만연한 가운데 인터넷기사를 읽을 때 편향성에 대한 아이디어를 얻을 수 있다면 좋지 않을까요? 실제로 그렇게 할 수 있습니다.  

Viafora 빅데이터 해커톤에서 우승한 팀은 온라인에서 작성자 편향성을 감지하는 오픈소스 Chrome 플러그인을 만들었습니다. 기사. 글을 읽을 때 플러그인을 클릭하기만 하면 동일한 작성자가 작성한 글의 사이드 메뉴 목록이 감정 점수로 정렬되어 표시됩니다.  

쉽게 말하자면, 신원 미상의 여성에 대한 Jane Doe의 기사를 읽고 있다면 SEO 도구를 사용하면 Jane이 이전 작업을 통해 도구에 대해 일관되게 좋아요 또는 싫어요를 표시하는지 명확하게 확인할 수 있습니다. 

"우리는 빠르게 변화하는 세상에 살고 있습니다. 우리는 그 어느 때보다 많은 정보를 소비하고 있으며, 시간이 부족하기 때문에 우리가 받아들이는 '사실'을 검증하는 데 있어 지름길을 택하는 경우가 많습니다. 마케팅 관련 기사를 읽든 전략, a 정치 기사나 제품 비교 기사를 읽으실 때는 잠시 시간을 내어 그 타당성을 조사하는 것이 중요합니다. 요즘은 누구나 전문가라고 주장하고 이를 피해갈 수 있습니다." - Datis Mohsenipour, 마케팅 이사, HeyOrca

정치 예측

선거는 몇 년 동안 계속되는 것 같은 지루한 마라톤 같지만, 표심 분석 덕분에 많은 후보자가 투표함에 한 표가 들어가기 전에 선거 결과를 꽤 잘 알고 있습니다.  

의회, 정부 및 기타 정치 단체는 선거 결과를 예측하기 위해 정기적으로 여론 분석을 사용합니다. 특히 트위터는 선거 결과를 예측하는 데 매우 효과적인 것으로 밝혀졌습니다. 정확한 짧고 달콤한 트윗이 유권자의 선호도를 정확하게 반영하고 정치 프로그램, 언론 보도 및 후보자 프로필과 매우 밀접하게 일치하는 경우가 많기 때문입니다. 

선거 캠페인 기간 동안 트위터에서 얻은 놀랍도록 효과적인 결과를 통해 각 정당은 캠페인을 조정하고 위기에 대비할 수 있었습니다. 관리 예측에서 손실이 예상되는 경우 계획을 수립합니다. 

2019년 보리스 존슨 영국 총리는 영국 국민 대다수가 자신을 지지한다고 주장했지만, 간단한 감정 분석 결과 그렇지 않다는 것이 증명되었습니다. 

마찬가지로 지난 미국 대선 기간 중 예비 후보에 대한 트윗을 분석한 결과, 도널드 트럼프에 대한 부정적인 감정이 분명히 드러났지만, 놀랍게도 트럼프는 대선에서 승리했습니다. 

주식 거래

이 메시지가 온라인에 게시된 직후, 스냅챗의 모기업인 스냅의 주가는 8.5% 하락했습니다. 일부 투자자들은 소셜 미디어의 혼란을 틈타 '빅 숏' 스타일의 투자로 1억 4천 6백만 달러를 벌기도 했습니다.

대부분의 사람들은 '주식 거래'라는 용어를 떠올립니다. 이미지 의 울프 오브 월스트리트와 많은 사람들이 필요로하는 매우 복잡한 활동이 많이 있습니다. 경험는 말할 것도 없고 금융 지식. 2021년에는 상황이 조금 달라질 것으로 보입니다. 즉, 조 퍼블릭에게 거래의 세계가 열리고 있다는 뜻입니다.  

주식과 투자에 참여하기 위해 전문 트레이더를 고용해야 했던 시대는 지났습니다. 컨설턴트 를 통해 투자할 수 있습니다. 감정 분석 도구는 과거 데이터뿐만 아니라 업계 전문가의 의견을 바탕으로 특정 종목의 성과를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.  

감성 분석 도구는 다음에서 댓글을 수집하기 위해 인터넷을 샅샅이 뒤집니다. 이동기 및 트레이딩 섹터 내 변동 요인을 입력하고 이러한 의견을 비교합니다. 그런 다음 이 도구는 과거 데이터 분석과 함께 이러한 요소를 기반으로 매우 정확한 예측을 제공합니다.  

물론, 여러분이 원하는 만큼의 부를 얻지는 못할 수도 있습니다. Jordan 벨포트처럼 감옥에 갇히지 않기를 바라지만, 주식 시장 트레이딩에 입문하려는 분들에게 매우 유용한 정보가 될 수 있습니다. 

시장 인텔리전스 모니터링

현대 사회에서 비즈니스 시장은 다음과 같은 요인에 의해 영향을 받습니다. 넓은 조직, 이해관계자, 규제 기관, 심지어 정부 간의 교류를 포함한 다양한 요인에 의해 영향을 받습니다.  

이러한 정보 교환이 모여 전 세계 시장의 썰물과 흐름을 제공하고 물가, 고용 등에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 

마지막 년감정 분석은 시장 정보를 모니터링하고 최신 정보를 유지하는 주요 도구가 되었습니다. 트렌드, 입찰 및 표준. 일반적인 생각은 2021년 여름에 접어들면서 다음과 같은 분야에서 이 기능이 매우 중요해질 것이라는 것입니다. 재능 데이터 수집, 데이터 시각화 및 프로세스 자동화를 지원합니다.  

전문가들은 믿을 수 없을 정도로 짧은 시간 동안 많은 변화와 격변을 겪은 세상에서 이 책이 필수적인 자료가 될 것이라고 믿습니다. 

이러한 빠른 변화하는 환경에서 기업은 토지가 어떻게 놓여 있는지 확인하고 합리적인 예측을하기 위해 처분 할 수있는 모든 도구를 활용해야합니다. 미래. 감정 분석 없이는 거의 불가능에 가깝습니다. 

잭 즈무진스키, 수석 어소시에이트 future-processing.com

기술이 끊임없이 발전함에 따라 감성 분석도 끊임없이 발전하고 있습니다. 거의 매일 새로운 혁신이 등장하고 있으며, 이를 통해 더 깊이 있는 인사이트와 더 쉬운 접근성이 가능해졌습니다. 이러한 혁신 중 일부는 다음과 같습니다: 

감정 뉴런

우리가 알고 있는 대부분의 정서 분석은 성공적으로 작동하기 위해 레이블이 지정된 학습 데이터에 의존합니다. 물론 여기에는 데이터를 대조, 정렬, 로드, 그리고 청소물론 이 모든 작업에는 시간과 인력이 필요합니다.  

감정 뉴런은 기본적으로 비지도 학습 알고리즘을 기반으로 작동합니다. Amazon을 사용한 실험 리뷰 OpenAI가 실시한 연구에 따르면 머신러닝 시스템이 Amazon 텍스트 리뷰에서 다음 문자를 예측하는 것이 가능하다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 시스템은 해석 가능한 특징을 학습하여 전체 텍스트 뒤에 숨겨진 감정을 발견함으로써 이를 수행합니다.    

불과 몇 년 전만 해도 이러한 종류의 비지도 학습은 꿈에 불과했지만 이제는 현실이 되었을 뿐만 아니라 성능을 개선하고 설정에 필요한 시간을 크게 단축하는 데 매우 효과적인 것으로 보입니다.  

오픈에이아이의 대변인은 "이 현상은 우리 모델에만 국한된 것이 아니라 일반적인 현상이라고 생각합니다. 속성 입력의 다음 단계 또는 차원을 예측하도록 훈련된 특정 대규모 신경망의 일부입니다.

우리의 결과는 일반적인 비지도 표현 학습을 향한 유망한 단계입니다."라고 OpenAI의 연구원들은 설명했습니다. "우리는 다음과 같은 가능성을 탐색하여 결과를 발견했습니다. 배우기 언어 모델링의 부작용으로 좋은 품질의 표현을 얻을 수 있었고, 신중하게 선택한 데이터 세트에서 기존 모델을 확장할 수 있었습니다. 하지만 근본적인 현상은 여전히 명확하기보다는 미스터리한 부분이 더 많습니다."

결론

감성 분석의 미래를 정확하게 예측할 수는 없지만, 우리가 할 수 있는 것은 사실을 조사하는 것입니다. 지난 몇 년 동안 인공 지능과 머신 러닝은 많은 사람들이 불가능하다고 생각했던 속도로 발전해 왔습니다.  

따라서 이 기술이 계속 발전함에 따라 감성 분석도 발전하고 궁극적으로 이를 통해 할 수 있는 일도 늘어날 것이라고 믿는 것이 합리적입니다. 이 글에서 살펴본 바와 같이 실시간 감성 분석이 훨씬 더 보편화될 것이며, 미국 항공의 경우처럼 고객 지원 및 마케팅 부서와 연결되어 현재 우리가 이러한 도구를 사용하는 방식을 초월하는 네트워크를 만들 것이라고 믿습니다. 

'아는 것이 힘이다'라는 말이 있듯이, 감성 분석은 확실히 그렇습니다. 사람들이 특정 주제에 대해 어떻게 느끼는지 매우 정확한 방식으로 파악할 수 있는 도구를 사용하면 기업은 결정적인 조치를 취하고 견고한 관계를 구축할 수 있으며, 이것이 바로 앞으로 나아갈 길입니다.