Nenavadno razpoloženje - Menite, da poznate analizo razpoloženja? Pomislite še enkrat.

Ko slišite besede analiza čustev (in danes se jim težko izognete), se vaše misli nedvomno usmerijo na izdelek in blagovna znamka povratne informacije in storitve za stranke - in to iz dobrega razloga.  

Analiza čustev je izjemno dragoceno orodje za tržnike. 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 ki napredni podjetja uporabljajo analizo čustev, da bi svoje poslovanje dvignili na višjo raven. 

Živeti sanje

Naše sanje lahko segajo od vsakdanjih do bizarnih in celo z oznako x - in o njih radi govorimo; v resničnem življenju in na družabnih omrežjih. Za večino od nas je to zanimivo, vendar v bistvu brez posebne koristi, ne pa tudi za skupino univerzitetni raziskovalci leta 2013.  

Kot del večjega raziskave v okviru projekta o spanju so raziskovalci zbrali 50.000 prepisov in povzetkov sanj ter jih pregledali z orodjem za analizo čustev, da bi pridobili vpogled v izdelke.  

V ozadju eksperimenta je bila misel, da naša podzavest "nikoli ne laže", zato bi projekt zagotovil dragocene - in še pomembneje, iskrene - povratne informacije o tem, kaj si ljudje mislijo o določenem izdelku. Čeprav se morda zdi, da je to nekoliko "v nebo vpijoče", je to dober primer razmišljanja ljudi zunaj okvirjev. pri uporabi analize čustev.  

Za večino blagovnih znamk se ta orodja uporabljajo na zelo običajen način, primeri, kot je ta, pa so lahko navdih, ko je treba pri zbiranju vpogledov razmišljati zunaj škatle (ali celo v budnem svetu).

Realni čas, realni rezultati

O uporabi analize čustev običajno razmišljamo "naknadno", vendar to ni nujno. Nobenega razloga ni, da se analiza čustev ne bi mogla uporabljati v realnem času, kar je nedavno dokazala letalska družba US Airlines.  

Letalska družba US Airlines je tako kot številne blagovne znamke po svetu začela uporabljati analizo čustev, da bi zbrala informacije o tem, kako so se njene stranke počutile glede njenih storitev, na primer glede zamud, udobja, kakovosti hrane in še česa. Čeprav je bilo to nedvomno dragoceno, se je letalska družba odločila, da bi njeno orodje za analizo čustev lahko delovalo bolj intenzivno, in je zadela na ideja spremljanje komentarjev na Twitterju in njihovo posredovanje v realnem času svoji platformi za storitve za stranke.  

To je podpornemu osebju omogočilo, da je zaznalo težave in jih poskušalo čim hitreje rešiti. To je bilo odlično uporabljeno, ko je stranka med čakanjem na povezovalni let na Twitterju poročala o izgubi prtljage. Osebje za podporo je lahko dostopalo do komentarja in rešilo težavo, še preden je potnik pristal na svoji končni destinaciji. Ni treba posebej poudarjati, da je takšna proaktivna storitev povzročila nekaj izjemno pozitivnih tvitov s strani stranke. 

Kot ponudnik rešitev za razvoj programske opreme lahko mirno rečemo, da je bilo leto 2020 nekakšen tobogan. Absolutno sem prepričan, da je edini razlog, da je moja poslovanje preživela, je bilo, da mi je uspelo obvladati kaj ljudje so razmišljali o trgu za razvoj programske opreme. Redno uporabljam analizo čustev v realnem času, da bi izmeril temperaturo javnosti in ugotovil, kakšni so njeni pomisleki v zvezi s trgom programske opreme - tako lahko naslov te pomisleke v svojem vsebina. To je ključnega pomena tudi pri mojem delu na področju storitev v razvojni fazi za moje stranke. 

Max Babych, izvršni direktor in ustanovitelj, Obremenitev SPD

Razbijanje pristranskosti

Večina od nas ima navado brati stvari na spletu, pa naj gre za blog objavo, članek ali prispevek o vodenju misli v panogi.  

Kljub temu le redki med nami pomislijo, da so "dejstva" v članku lahko podvržena avtorjevi pristranskosti, bodisi pozitivni bodisi negativni. negativni način. Ob lažnih novicah in dezinformacijah na internet, ali ne bi bilo odlično, če bi lahko ob branju članka dobili predstavo o pristranskosti? No, to lahko dejansko storite.  

Zmagovalna ekipa je med hekatonom Viafora Big Data ustvarila odprtokodni vtičnik za Chrome, ki zaznava pristranskost avtorjev v spletnih članki.  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.  

To preprosto povedano pomeni, da če berete članek Jane Doe o SEO orodje, boste lahko jasno videli, ali je Jane pri svojem prejšnjem delu pokazala stalno naklonjenost ali nenaklonjenost orodju. 

"Živimo v hitrem svetu. Poslušamo več informacij kot kdaj koli prej in ob pomanjkanju časa, ki ga imamo na voljo, pogosto uporabljamo bližnjice pri preverjanju "dejstev", ki jih sprejemamo. Ne glede na to, ali berete članek o trženju strategije, a politični 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, HeyOrca

Politične napovedi

Volitve so ponavadi maraton, za katerega se zdi, da traja več let, vendar pa ima veliko kandidatov zaradi analize razpoloženja precej dobro predstavo o izidu volitev, še preden je v volilno skrinjico padel en sam glas.  

Sveti, vlade in drugi politični subjekti redno uporabljajo analizo čustev, da bi napovedali izid volitev. Zlasti za Twitter je bilo ugotovljeno, da je neverjetno natančno saj bodo pogosto kratki tviti natančno odražali preference volivcev in se tesno ujemali s političnimi programi, medijsko pokritostjo in profili kandidatov. 

Presenetljivo učinkoviti rezultati, pridobljeni s pomočjo Twitterja med volilnimi kampanjami, so političnim strankam omogočili, da prilagodijo svoje kampanje in se pripravijo na krize. upravljanje načrte v primeru, da napovedi napovedujejo izgubo. 

Čeprav je to lahko zelo koristno, se morajo politiki paziti, da se analiza čustev uporabi proti njim - leta 2019 je predsednik vlade Združenega kraljestva Boris Johnson trdil, da ga podpira velika večina Britancev, vendar je preprosta analiza čustev pokazala, da je povsem drugače. 

Podobno je analiza tvitov o primarnih kandidatih med predzadnjimi ameriškimi volitvami jasno pokazala negativna čustva do Donalda Trumpa - čeprav je presenetljivo zmagal na teh volitvah. 

Trgovanje z delnicami

Kmalu po objavi sporočila na spletu je cena Snapa, matičnega podjetja Snapchata, padla za 8,5 odstotka. Nekateri vlagatelji so v slogu The Big Short uspeli izkoristiti nemir na družbenih omrežjih in zaslužili $163 milijonov.

Za večino od nas izraz "trgovanje z vrednostnimi papirji" pomeni, da slike filma Volk z Wall Streeta in veliko zelo zapletenih dejavnosti, ki zahtevajo ogromno izkušnje, da ne omenjamo finance znanje. Leta 2021 so stvari videti nekoliko drugače, kar pomeni, da se svet trgovanja odpira tudi za Joeja Publica.  

Minili so časi, ko je bilo treba za začetek poslovanja z delnicami in naložbami najeti svetovalec z uglajenim odnosom in ustreznimi honorarji. Orodja za analizo razpoloženja se lahko uporabijo za napovedovanje uspešnosti določene delnice, ne le na podlagi preteklih podatkov, temveč tudi na podlagi mnenj strokovnjakov iz panoge.  

Orodja za analizo razpoloženja preiskujejo internet, da bi izbrala komentarje iz selitve in drugih akterjev v trgovinskem sektorju ter primerjati te komentarje. Orodje nato na podlagi teh dejavnikov in podatkov iz preteklosti pripravi zelo natančno napoved.  

Čeprav na koncu morda ne boste imeli takšnega bogastva, kot ga ima 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. 

Spremljanje tržnih informacij

V sodobnem svetu na poslovne trge vplivajo široko številne dejavnike, vključno z izmenjavo med organizacijami, zainteresiranimi stranmi, regulativnimi organi in celo vladami.  

Te izmenjave informacij skupaj ustvarjajo valovanje trgov po vsem svetu in lahko pomembno vplivajo na cene, zaposlovanje in še veliko več. 

Nazadnje leto, je analiza razpoloženja postala glavno orodje za spremljanje tržnih informacij in ohranjanje najnovejših informacij v smislu trendi, razpisi in standardi. Splošno mnenje je, da bo poleti 2021 to postalo izredno pomembno za talent pridobivanje, vizualizacijo podatkov in avtomatizacijo procesov.  

Strokovnjaki menijo, da bo to pomemben vir v svetu, ki je v izjemno kratkem času doživel toliko sprememb in pretresov. 

V takem hitro spreminjajočem se okolju morajo podjetja izkoristiti vsa orodja, ki so jim na voljo, da bi ugotovila, kako je z zemljo, in pripravila razumne napovedi za prihodnost. Brez analize čustev je to skoraj nemogoče. 

Jack Zmudzinski, višji strokovni sodelavec pri future-processing.com

Ker tehnologija nezadržno napreduje, tudi analiza čustev napreduje. Skoraj vsakodnevno se pojavljajo nove inovacije, ki omogočajo globlje vpoglede in lažjo dostopnost. Nekatere od teh inovacij so: 

Sentimentni nevron

Analiza čustev, kot jo poznamo, je za uspešno delovanje večinoma odvisna od označenih podatkov za usposabljanje. To seveda vključuje človeško ravnanje s podatki v smislu zbiranja, razvrščanja, nalaganja in čiščenje; za vse to sta seveda potrebna čas in delovna sila.  

Sentimentni nevroni delujejo na podlagi algoritmov nenadzorovanega učenja. Poskus z uporabo Amazonovih pregledi ki ga je izvedla družba OpenAI, je razkrila, da lahko sistem strojnega učenja predvidi naslednji znak v Amazonovih besedilnih ocenah. To stori tako, da se nauči razložljive funkcije, da bi odkril razpoloženje, ki se skriva za celotnim delom besedila.    

Še pred nekaj leti je bilo takšno nenadzorovano učenje le sanje, zdaj pa se zdi, da je ne le realnost, temveč tudi izjemno učinkovito pri izboljšanju učinkovitosti in znatnem skrajšanju časa, potrebnega za vzpostavitev.  

A spokesperson for OpenAi said, “We believe the phenomenon is not specific to our model, but is instead a general lastnost nekaterih velikih nevronskih mrež, ki so usposobljene za napovedovanje naslednjega koraka ali dimenzije v svojih vhodih.

Naši rezultati so obetaven korak k splošnemu nenadzorovanemu učenju predstavitev," so pojasnili raziskovalci podjetja OpenAI. "Rezultate smo dosegli z raziskovanjem, ali bi lahko Naučite se kakovostne predstavitve kot stranski učinek modeliranja jezika in povečali obstoječi model na skrbno izbranem naboru podatkov. Vendar pa so osnovni pojavi še vedno bolj skrivnostni kot jasni."

Zaključek

Čeprav morda ne moremo natančno napovedati prihodnosti analize čustev, lahko preučimo dejstva. V zadnjih nekaj letih sta umetna inteligenca in strojno učenje napredovala s hitrostjo, za katero bi si marsikdo od nas mislil, da je mogoča.  

Zato je upravičeno domnevati, da se bo z razvojem te tehnologije razvijala tudi analiza čustev in navsezadnje tudi to, kaj bomo z njo lahko počeli. Kot smo videli v tem članku, menim, da bo analiza čustev v realnem času postala veliko bolj razširjena in bo, kot v primeru letalske družbe US Airlines, povezana z oddelki za podporo strankam in trženjem ter tako ustvarila mrežo, ki bo presegla načine, na katere trenutno uporabljamo ta orodja. 

Pravijo, da je v znanju moč, in to zagotovo velja za analizo čustev. Orodja, s katerimi lahko na zelo natančen način ugotovimo, kaj si ljudje mislijo o določeni temi, podjetjem omogočajo odločno ukrepanje in gradnjo trdnih odnosov - in to je absolutno prava pot naprej.