Strange Sentiment – Think you know about sentiment analysis? Think again.

Kiedy słyszysz określenie „analiza sentymentu” (a w dzisiejszych czasach trudno go uniknąć), bez wątpienia przychodzą ci na myśl produkty i marka feedback and customer service – and for good reason.  

Analiza nastrojów stanowi niezwykle cenne narzędzie dla specjalistów ds. marketingu looking to get ahead of the curve, however, there’s a lot more to it than straight-up feedback.  In this article, we’ll take a look at some of the weird and wonderful ways in który nowatorski firmy wykorzystują analizę nastrojów, by przenieść swoje firmy na wyższy poziom. 

Życie jak w bajce

Our dreams can range from the mundane to the bizarre and even x-rated – and we just love to talk about them; in real life and on social media.  For most of us, this is interesting but, essentially, without any particular use but, not so for a bunch of naukowcy uniwersyteccy w 2013 roku.  

W ramach szerszego badania W ramach projektu poświęconego snu naukowcy zebrali 50 000 transkrypcji i streszczeń snów, a następnie przetworzyli je za pomocą narzędzia do analizy nastrojów, aby uzyskać informacje na temat produktów.  

The thinking behind the experiment was that our subconscious ‘never lies’, therefore, the project would provide valuable – and, more importantly, honest, feedback on how people feel about a certain product.  While this may seem a little ‘pie in the sky’, it’s a good example of people thinking outside the box podczas korzystania z analizy nastrojów.  

W przypadku większości marek narzędzia te są wykorzystywane w bardzo konwencjonalny sposób, a przykłady takie jak ten mogą stanowić inspirację do nieszablonowego myślenia (a nawet wyjścia poza ramy rzeczywistości) podczas gromadzenia informacji.

W czasie rzeczywistym, prawdziwe wyniki

We tend to think about the use of sentiment analysis in an ‘after the fact’ kind of way, but that doesn’t necessarily have to be the case.  There’s absolutely no reason that sentiment analysis can’t be used in real time – as was demonstrated recently by US Airlines.  

Podobnie jak wiele marek na całym świecie, linie lotnicze US Airlines zaczęły wykorzystywać analizę nastrojów, aby zebrać informacje na temat opinii klientów dotyczących świadczonych usług, np. opóźnień, komfortu, jakości posiłków i innych kwestii. Chociaż było to bez wątpienia cenne, linie lotnicze uznały, że ich narzędzie do analizy nastrojów mogłoby działać jeszcze wydajniej, i wpadły na pomysł, aby pomysł monitorowania komentarzy na Twitterze i przekazywania ich w czasie rzeczywistym na platformę obsługi klienta.  

Dzięki temu pracownicy obsługi klienta mogli szybko zidentyfikować problemy i podjąć działania w celu ich jak najszybszego rozwiązania.  Rozwiązanie to sprawdziło się znakomicie, gdy jeden z klientów opublikował na Twitterze wpis dotyczący zagubionego bagażu podczas oczekiwania na lot łączony. Pracownicy obsługi klienta mieli dostęp do tego wpisu i zdołali rozwiązać problem, zanim pasażer wylądował w miejscu docelowym. Nie trzeba dodawać, że tego rodzaju proaktywna obsługa zaowocowała niezwykle pozytywnymi wpisami na Twitterze ze strony klienta. 

Jako dostawca rozwiązań w zakresie tworzenia oprogramowania można śmiało stwierdzić, że rok 2020 był jak jazda na rollercoasterze. Jestem głęboko przekonany, że jedynym powodem, dla którego moja biznes udało mi się przetrwać, bo udało mi się opanować co people were thinking in terms of the software development market.  I regularly use sentiment analysis in real time in order to take the temperature of the public and find out what their concerns are regarding the software market – I’m then able to adres te obawy w moim treść. Ma to również kluczowe znaczenie w mojej pracy nad usługami związanymi z fazą rozwoju dla mojego klienci. 

Max Babych, dyrektor generalny i założyciel, Obciążenie SPD

Przełamanie uprzedzeń

Most of us are in the habit of reading things online, whether it’s a blog wpis, artykuł lub tekst przedstawiający poglądy ekspertów z danej branży.  

Despite this, few of us give a second thought to the fact that the ‘facts’ within the piece may be subject to the author’s bias, either in a positive or a negative way.  With fake news and misinformation rife on the internet, wouldn’t it be great if you could get an idea of bias when reading an article?  Well, you can actually do just that.  

During the Viafora Big Data hackathon, the winning team created an open-source Chrome plugin which detects author bias in online articles.  This is as simple as it is effective – when reading a piece, simply click the plugin and you’ll be treated to a side menu list of articles by the same author, sorted into sentiment scores.  

In plain terms, this means that, if you’re reading an article by Jane Doe about an SEO tool, you’ll be able to clearly see if Jane presents a consistent like or dislike for the tool through her previous work. 

“We live in a fast-paced world. We consume more information than ever before and with the little time we have, we often take shortcuts when it comes to validating the ‘facts’ we take in. Whether you’re reading an article on marketing strategies, a political piece, or a product comparison piece – it’s critical to take a few moments to research the validity. Anyone can claim to be an expert and get away with it nowadays.” – Datis Mohsenipour, Director of Marketing, Hej, Orca

Prognozy polityczne

Wybory to zazwyczaj trzymające w napięciu maratony, które wydają się trwać latami, jednak dzięki analizie nastrojów wielu kandydatów ma już całkiem dobre wyobrażenie o wyniku wyborów, zanim choćby jeden głos trafi do urny.  

Councils, governments and other polityczny entities, regularly use sentiment analysis in order to forecast the result of an election.  Twitter, in particular, has been found to be incredibly dokładny ponieważ, jak to często bywa, krótkie, treściwe tweety będą wiernie odzwierciedlać preferencje wyborców i będą bardzo ściśle odpowiadać programom politycznym, relacjom medialnym oraz profilom kandydatów. 

Zaskakująco skuteczne wyniki uzyskane dzięki serwisowi Twitter podczas kampanii wyborczych pozwoliły partiom politycznym dostosować swoje działania i przygotować się na sytuacje kryzysowe zarządzanie plany na wypadek, gdyby prognoza wskazywała na stratę. 

While this can be extremely useful, politicians should beware of sentiment analysis being used against them – in 2019, UK Prime Minister, Boris Johnson, claimed that a large majority of the British people were behind him, however, a simple sentiment analysis run-through proved very much otherwise. 

Similarly, an analysis of tweets about primary candidates during the second to last US election, clearly showed negatywny emotion toward Donald Trump – although, surprisingly, he went on to win that election. 

Handel akcjami

Wkrótce po opublikowaniu tej wiadomości w sieci kurs akcji Snap, spółki macierzystej serwisu Snapchat, spadł o 8,5 procent. Niektórzy inwestorzy zdołali skorzystać na zawirowaniach w mediach społecznościowych – na wzór filmu „The Big Short” – i zarobili $163 milionów.

For most of us, the term ‘stock trading’ conjures up zdjęcia z filmu „Wilk z Wall Street” oraz mnóstwo niezwykle skomplikowanych zadań, które wymagają ogromnej ilości doświadczenie, nie mówiąc już o finanse wiedza.  In 2021, things are looking a little different – which means that the world of trading is opening up to Joe Public.  

Dawno minęły czasy, kiedy rozpoczęcie przygody z akcjami i inwestycjami wiązało się z zatrudnieniem konsultant z wyrafinowanym podejściem i odpowiednimi opłatami. Narzędzia do analizy nastrojów można wykorzystać do przewidywania wydajność dotyczącej konkretnej akcji, opartej nie tylko na danych historycznych, ale także na opiniach ekspertów branżowych.  

Sentiment analysis tools scour the internet in order to pick up comments from przeprowadzki oraz kluczowych graczy z branży handlowej, a także w celu porównania tych opinii. Następnie narzędzie przedstawia niezwykle dokładną prognozę opartą na tych czynnikach oraz analizie danych historycznych.  

Chociaż być może nie uda ci się zgromadzić takiego majątku, jaki Jordan Belfort enjoyed (and hopefully won’t end up behind bars like he did), this can be really useful for those looking to dip a toe into the waters of stock market trading. 

Monitorowanie informacji rynkowych

We współczesnym świecie na rynki biznesowe wpływa… szeroki szereg czynników, w tym wymiana informacji między organizacjami, zainteresowanymi stronami, organami regulacyjnymi, a nawet rządami.  

Wszystkie te przepływy informacji składają się na dynamikę rynków na całym świecie i mogą mieć znaczący wpływ na ceny, zatrudnienie oraz wiele innych aspektów. 

Ostatni rok, analiza nastrojów stała się głównym narzędziem służącym do monitorowania informacji rynkowych oraz do bycia na bieżąco w zakresie trendy, przetargi i normy. Powszechnie uważa się, że w miarę zbliżania się lata 2021 r. kwestia ta nabierze ogromnego znaczenia dla talent pozyskiwanie i wizualizacja danych oraz automatyzacja procesów.  

Eksperci uważają, że będzie to nieodzowne źródło informacji w świecie, który w niezwykle krótkim czasie doświadczył tak wielu zmian i wstrząsów. 

W takiej szybko W zmieniającym się otoczeniu przedsiębiorstwa muszą wykorzystywać wszystkie dostępne narzędzia, aby zorientować się w sytuacji i sporządzić realistyczne prognozy dotyczące przyszły. Bez analizy sentymentu jest to praktycznie niemożliwe. 

Jack Zmudzinski, starszy współpracownik w future-processing.com

Wraz z nieustannym postępem technologicznym rozwija się również analiza nastrojów. Niemal codziennie pojawiają się nowe rozwiązania, które umożliwiają uzyskanie głębszego wglądu w dane i zapewniają łatwiejszy dostęp do nich. Oto niektóre z tych innowacji: 

Neuron nastroju

W większości przypadków analiza nastrojów, jaką znamy, opiera się na oznaczonych danych szkoleniowych, aby mogła skutecznie funkcjonować. Wiąże się to oczywiście z ręczną obsługą danych przez człowieka w zakresie gromadzenia, sortowania, ładowania i czyszczenie; a to wszystko, oczywiście, wymaga czasu i siły roboczej.  

Neurony emocjonalne działają zasadniczo w oparciu o algorytmy uczenia się bez nadzoru. Eksperyment z wykorzystaniem serwisu Amazon recenzje Badanie przeprowadzone przez OpenAI wykazało, że system uczenia maszynowego jest w stanie przewidzieć następny znak w recenzjach tekstowych na Amazonie. Odbywa się to poprzez wyuczenie się interpretowalnej cechy, która pozwala określić nastroje wyrażone w całym tekście.    

Jeszcze kilka lat temu tego rodzaju uczenie bez nadzoru było jedynie mrzonką, ale wygląda na to, że obecnie jest to nie tylko rzeczywistość, ale także niezwykle skuteczna metoda poprawy wydajności i znacznego skrócenia czasu potrzebnego na konfigurację.  

A spokesperson for OpenAi said, “We believe the phenomenon is not specific to our model, but is instead a general własność niektórych dużych sieci neuronowych, które zostały wytrenowane do przewidywania kolejnego kroku lub wymiar w swoich danych wejściowych.

Our results are a promising step towards general unsupervised representation learning,” OpenAI’s researchers explained. “We found the results by exploring whether we could dowiedz się good quality representations as a side effect of language modeling, and scaled up an existing model on a carefully-chosen dataset. Yet the underlying phenomena remain more mysterious than clear.”

Wniosek

Chociaż być może nie jesteśmy w stanie precyzyjnie przewidzieć przyszłości analizy nastrojów, możemy przynajmniej przyjrzeć się faktom. W ciągu ostatnich kilku lat sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rozwijały się w tempie, które wielu z nas uznałoby za niemożliwe.  

It’s therefore reasonable to believe that, as this technology continues to advance, so too will sentiment analysis and, ultimately, what we’ll be able to do with it.  As we’ve seen in this article, it’s my belief that real time sentiment analysis will become much more prevalent and, as with US Airlines, will be linked to customer support and marketing departments to create a network which will transcend the kind of ways we currently use these tools. 

They say that knowledge is power and, this is certainly the case with sentiment analysis.  Having the tools to find out – in a very precise way – how people feel about a topic allows businesses to take decisive action and to build solid relationships – and that is absolutely the way forward.