Strange Sentiment - Credeți că știți despre analiza sentimentelor? Gândiți-vă din nou.

Atunci când auziți cuvintele analiză de sentiment (și cu greu le puteți evita în zilele noastre), gândurile voastre se îndreaptă fără îndoială către produs și marca feedback și servicii pentru clienți - și asta pentru un motiv întemeiat.  

Analiza sentimentelor este un instrument extrem de valoros pentru marketeri care caută să devanseze curba, totuși, există mult mai mult decât un feedback direct. În acest articol, vom examina câteva dintre modalitățile ciudate și minunate în care care orientat spre viitor companii folosesc analiza sentimentelor pentru a-și duce afacerile la nivelul următor. 

Trăind visul

Visele noastre pot varia de la cele mai banale la cele mai bizare și chiar la cele mai tari - și ne place să vorbim despre ele, în viața reală și pe rețelele de socializare. Pentru cei mai mulți dintre noi, acest lucru este interesant, dar, în esență, fără un folos deosebit, însă, nu și pentru o grămadă de cercetători universitari în 2013.  

Ca parte a unui proiect mai mare cercetare privind somnul, cercetătorii au adunat 50.000 de transcrieri și rezumate de vise și le-au trecut printr-un instrument de analiză a sentimentelor pentru a obține informații despre produse.  

Ideea din spatele experimentului a fost că subconștientul nostru "nu minte niciodată", prin urmare, proiectul ar oferi un feedback valoros - și, mai important, onest - despre ceea ce simt oamenii în legătură cu un anumit produs. Deși poate părea un pic cam "de domeniul fantasticului", acesta este un bun exemplu de oameni care gândesc în afara cutiei. atunci când se utilizează analiza sentimentelor.  

Pentru majoritatea mărcilor, aceste instrumente sunt utilizate într-un mod foarte simplu și exemple ca acesta pot fi o sursă de inspirație atunci când vine vorba de a gândi în afara cutiei (sau chiar a lumii treze) atunci când se colectează informații.

Timp real, rezultate reale

Avem tendința de a ne gândi la utilizarea analizei sentimentului într-un mod "după ce s-a întâmplat", dar nu trebuie să fie neapărat așa. Nu există niciun motiv pentru care analiza sentimentelor să nu poată fi utilizată în timp real - așa cum a demonstrat recent US Airlines.  

La fel ca un număr mare de branduri din întreaga lume, US Airlines a început să utilizeze analiza sentimentelor pentru a colecta informații despre ce părere au avut clienții săi despre serviciile sale; de exemplu, despre întârzieri, confort, calitatea mâncării și multe altele. Deși acest lucru a fost fără îndoială valoros, compania aeriană a decis că instrumentul său de analiză a sentimentelor ar putea lucra mai mult și, a dat peste idee de monitorizare a comentariilor de pe Twitter și de transmitere a acestora, în timp real, către platforma sa de servicii pentru clienți.  

Acest lucru a permis personalului de sprijin să sesizeze problemele și să încerce să le rezolve cât mai repede posibil. Acest lucru a fost folosit cu mare efect atunci când un client a scris pe Twitter despre o problemă legată de pierderea bagajelor în timp ce aștepta un zbor de legătură. Personalul de asistență a reușit să acceseze comentariul și să rezolve problema înainte ca pasagerul să aterizeze la destinația sa finală. Inutil să mai spunem că acest tip de serviciu proactiv a dus la câteva tweet-uri extrem de pozitive din partea clientului. 

În calitate de furnizor de soluții de dezvoltare software, puteți spune cu siguranță că anul 2020 a fost un fel de rollercoaster. Sunt absolut convins că singurul motiv pentru care a fost posibil ca afaceri a supraviețuit a fost că am reușit să mă descurc cu ce oamenii se gândeau în termeni de piață de dezvoltare de software. Folosesc cu regularitate analiza sentimentelor în timp real pentru a lua temperatura publicului și pentru a afla care sunt preocupările acestuia în ceea ce privește piața de software - astfel, sunt în măsură să adresa aceste preocupări în conținut. Acest lucru este, de asemenea, esențial în activitatea mea privind serviciile din faza de dezvoltare pentru serviciile mele de clienți. 

Max Babych, CEO și fondator, SPD Încărcare

Eliminarea prejudecăților

Cei mai mulți dintre noi avem obiceiul de a citi lucruri online, fie că este vorba de un blog post, un articol sau un articol de reflecție bazat pe industria de profil.  

În ciuda acestui fapt, puțini dintre noi se gândesc de două ori la faptul că "faptele" din articol pot fi supuse prejudecății autorului, fie în sens pozitiv, fie în sens negativ. negativ mod. În contextul în care știrile false și dezinformarea abundă pe internet, nu ar fi minunat dacă ați putea să vă faceți o idee despre prejudecată atunci când citiți un articol? Ei bine, chiar puteți face acest lucru.  

În timpul hackathonului Viafora Big Data, echipa câștigătoare a creat un plugin open-source pentru Chrome care detectează prejudecățile autorilor în online. articole. Acest lucru este pe cât de simplu, pe atât de eficient - atunci când citiți un articol, dați pur și simplu clic pe plugin și veți avea acces la o listă de articole ale aceluiași autor, ordonate în funcție de scorurile de sentiment.  

În termeni simpli, acest lucru înseamnă că, dacă citiți un articol scris de Jane Doe despre un SEO instrument, veți putea vedea clar dacă Jane prezintă o simpatie sau o antipatie constantă față de instrument prin munca sa anterioară. 

"Trăim într-o lume în ritm alert. Consumăm mai multe informații decât oricând și, cu puținul timp de care dispunem, luăm adesea scurtături atunci când vine vorba de validarea "faptelor" pe care le asimilăm. Fie că citiți un articol despre marketing strategii, a politic sau un articol de comparație a produselor - este esențial să vă acordați câteva momente pentru a cerceta validitatea. În zilele noastre, oricine poate pretinde că este expert și poate scăpa nepedepsit." - Datis Mohsenipour, director de marketing, HeyOrca

Predicții politice

Alegerile au tendința de a fi maratoane care par să dureze ani de zile, însă, datorită analizei sentimentelor, o mulțime de candidați au o idee destul de bună despre rezultatul alegerilor înainte ca un singur vot să ajungă în urnă.  

Consiliile, guvernele și alte entități politice folosesc în mod regulat analiza sentimentelor pentru a prognoza rezultatul alegerilor. Twitter, în special, s-a dovedit a fi incredibil de precisă deoarece, de multe ori, tweet-urile scurte și dulci vor reflecta cu exactitate preferințele alegătorilor și vor corespunde foarte bine programelor politice, acoperirii mediatice și profilurilor candidaților. 

Rezultatele surprinzător de eficiente obținute de Twitter în timpul campaniilor electorale au permis partidelor politice să își ajusteze campaniile și să se pregătească pentru situații de criză. management planuri în cazul în care previziunile indică o pierdere. 

Deși acest lucru poate fi extrem de util, politicienii ar trebui să se ferească de utilizarea analizei de sentiment împotriva lor - în 2019, premierul britanic, Boris Johnson, a susținut că o mare majoritate a britanicilor îl susținea, însă o simplă analiză de sentiment a dovedit contrariul. 

În mod similar, o analiză a tweet-urilor despre candidații la alegerile primare din penultimul tur de scrutin din SUA a arătat în mod clar o emoție negativă față de Donald Trump - deși, în mod surprinzător, acesta a continuat să câștige acele alegeri. 

Tranzacționarea acțiunilor

La scurt timp după ce mesajul a fost postat online, prețul Snap, compania mamă a Snapchat, a scăzut cu 8,5%. Unii investitori au reușit să profite de turbulențele din social media, în stilul The Big Short, și au câștigat $163 milioane de euro.

Pentru cei mai mulți dintre noi, termenul de "tranzacționare la bursă" evocă imagini din "Lupul de pe Wall Street" și o mulțime de activități super complicate care necesită mase de experiență, ca să nu mai vorbim de finanțe cunoștințe. În 2021, lucrurile arată puțin diferit - ceea ce înseamnă că lumea tranzacțiilor se deschide pentru publicul larg.  

S-au dus zilele în care să te ocupi de acțiuni și investiții însemna să angajezi un consultant cu o atitudine șmecheră și taxe pe măsură. Instrumentele de analiză a sentimentelor pot fi utilizate pentru a prezice performanța unei anumite acțiuni nu doar pe baza datelor istorice, ci și pe baza opiniilor experților din domeniu.  

Instrumentele de analiză a sentimentelor răscolesc internetul pentru a capta comentarii din mutanți și a celor care se agită în sectorul comercial și să compare aceste comentarii. Instrumentul oferă apoi o prognoză extrem de precisă pe baza acestor factori și a datelor istorice.  

Deși s-ar putea să nu ajungi să ai o avere pe care Jordan Belfort s-a bucurat (și sperăm că nu va ajunge în spatele gratiilor ca el), acest lucru poate fi foarte util pentru cei care doresc să se afunde în apele tranzacționării pe piața bursieră. 

Monitorizarea informațiilor de piață

În lumea modernă, piețele de afaceri sunt afectate de o largă o serie de factori, inclusiv schimburi între organizații, părți interesate, organisme de reglementare și chiar guverne.  

Aceste schimburi de informații se reunesc pentru a asigura fluxul și refluxul piețelor din întreaga lume și pot avea un impact semnificativ asupra prețurilor, a ocupării forței de muncă și multe altele. 

Ultima an, analiza sentimentelor a devenit un instrument important pentru monitorizarea informațiilor de pe piață și pentru a rămâne la curent în ceea ce privește tendințe, licitații și standarde. Gândul comun este că, pe măsură ce ne îndreptăm spre vara anului 2021, acest lucru va deveni extrem de important pentru talent achiziționarea, vizualizarea datelor și automatizarea proceselor.  

Experții consideră că aceasta va fi o resursă esențială într-o lume care a cunoscut atât de multe schimbări și convulsii într-un timp incredibil de scurt. 

Într-o astfel de rapid mediu în schimbare, întreprinderile trebuie să profite de toate instrumentele pe care le au la dispoziție pentru a vedea cum se prezintă terenul și pentru a face previziuni rezonabile pentru viitor. Fără analiza sentimentelor, acest lucru este aproape imposibil. 

Jack Zmudzinski, asociat senior la future-processing.com

Pe măsură ce tehnologia avansează neîncetat, la fel se întâmplă și cu analiza sentimentelor. Noi inovații apar aproape zilnic, permițând o înțelegere mai profundă și o accesibilitate mai ușoară. Unele dintre aceste inovații sunt: 

Neuron de sentimente

În cea mai mare parte, analiza sentimentelor, așa cum o cunoaștem, se bazează pe date de formare etichetate pentru a putea funcționa cu succes. Acest lucru implică, desigur, manipularea umană a datelor în ceea ce privește colectarea, sortarea, încărcarea și curățare; toate acestea, desigur, necesită timp și forță de muncă.  

Neuronii de sentimente funcționează, în esență, pe baza unor algoritmi de învățare nesupravegheați. Un experiment realizat cu ajutorul Amazon comentarii realizat de OpenAI a arătat că este posibil ca un sistem de învățare automată să prezică următorul caracter în recenziile de text de pe Amazon. Sistemul face acest lucru prin învățarea unei caracteristici interpretabile pentru a descoperi sentimentul din spatele unei bucăți de text în ansamblu.    

Cu câțiva ani în urmă, acest tip de învățare nesupravegheată nu era decât un vis, dar se pare că acum nu numai că este o realitate, dar este extrem de eficient în îmbunătățirea performanțelor și în reducerea semnificativă a timpului necesar pentru configurare.  

Un purtător de cuvânt al OpenAi a declarat: "Credem că fenomenul nu este specific modelului nostru, ci este un fenomen general. proprietate anumitor rețele neuronale de mari dimensiuni care sunt antrenate pentru a prezice următorul pas sau următoarea dimensiune în intrările lor.

Rezultatele noastre reprezintă un pas promițător către învățarea generală a reprezentărilor nesupervizate", au explicat cercetătorii de la OpenAI. "Am găsit aceste rezultate explorând dacă am putea învață reprezentări de bună calitate ca efect secundar al modelării limbajului și a extins un model existent pe un set de date ales cu grijă. Cu toate acestea, fenomenele care stau la bază rămân mai mult misterioase decât clare."

Concluzie

Deși nu putem prezice cu exactitate viitorul analizei sentimentelor, ceea ce putem face este să examinăm faptele. În ultimii câțiva ani, inteligența artificială și învățarea automată au avansat cu o viteză pe care mulți dintre noi am fi crezut-o posibilă.  

Prin urmare, este rezonabil să credem că, pe măsură ce această tehnologie continuă să avanseze, la fel se va întâmpla și cu analiza sentimentelor și, în cele din urmă, cu ceea ce vom putea face cu ea. După cum am văzut în acest articol, cred că analiza sentimentelor în timp real va deveni mult mai răspândită și, la fel ca în cazul US Airlines, va fi legată de departamentele de asistență pentru clienți și de marketing pentru a crea o rețea care va transcende tipurile de moduri în care utilizăm în prezent aceste instrumente. 

Se spune că știința înseamnă putere și, cu siguranță, acesta este cazul analizei sentimentelor. Faptul că dispun de instrumentele necesare pentru a afla - într-un mod foarte precis - ce cred oamenii despre un subiect le permite întreprinderilor să ia măsuri decisive și să construiască relații solide - și aceasta este absolut calea de urmat.