奇怪的情绪 - 你认为你了解情绪分析吗？再想想吧。

当你听到情感分析这几个字时（这些天你很难避免它们），你的想法无疑会转向产品和服务。 品牌 反馈和客户服务--这是有原因的。  

情绪分析对营销人员来说是一个非常有价值的工具 然而，要想走在曲线的前面，除了直接的反馈之外，还有很多事情要做。 在这篇文章中，我们将看看一些奇怪和奇妙的方式，包括 其中 前瞻性 公司 正在利用情感分析将其业务提升到一个新的水平。 

生活的梦想

我们的梦想可以从平凡到离奇，甚至是X-rated--我们只是喜欢谈论它们；在现实生活和社交媒体上。 对我们大多数人来说，这很有趣，但基本上没有任何特别的用处，但对一群人来说，却不是这样。 大学研究人员 在2013年。  

作为一个更大的项目的一部分 研究 在关于睡眠的项目中，研究人员收集了50,000个梦的转录和摘要，并通过情感分析工具进行分析，以收集对产品的洞察力。  

实验背后的想法是，我们的潜意识 "从不说谎"，因此，该项目将提供有价值的--更重要的是，诚实的--关于人们对某一产品的感受的反馈。 虽然这可能看起来有点 "天方夜谭"，但这是人们跳出盒子思考的一个好例子。 使用情感分析时.  

对于大多数品牌来说，这些工具的使用都是非常迂腐的，而且，像这样的例子可以为我们在收集洞察力时跳出盒子（甚至是清醒的世界）提供灵感。

实时的，真实的结果

我们倾向于以一种 "事后 "的方式来考虑情感分析的使用，但这并不一定是事实。 完全没有理由不实时使用情感分析--正如美国航空公司最近所展示的那样。  

与全球众多品牌一样，美国航空公司开始使用情感分析来收集客户对其服务的感受，例如延误、舒适度、食品质量等。 虽然这无疑是有价值的，但该航空公司认为其情感分析工具可以发挥更大的作用，于是它想到了 想法 监测 Twitter 上的评论，并将其实时传送到客户服务平台。  

这使得支持人员能够发现问题，并努力尽快解决它们。 当一位客户在等待转机的时候，在推特上发表了关于行李丢失的问题时，这一点得到了很好的应用。 支持人员能够访问该评论，并在该乘客降落到最终目的地之前解决了问题。 不用说，这种积极主动的服务导致了客户的一些非常积极的推特。 

作为一个软件开发解决方案供应商，你可以有把握地说，2020年是一个过山车。 我绝对相信，唯一的原因是我的 业务 幸存的是，我能够掌握 什么 人们对软件开发市场的看法。 我经常使用实时的情感分析，以了解公众的温度，并找出他们对软件市场的担忧--然后我就能 地址 在我的 内容. 这对我在开发阶段的服务工作也至关重要。 客户. 

Max Babych，首席执行官兼创始人。 SPD负载

打破偏见

我们中的大多数人都有在网上阅读东西的习惯，无论它是一个 博客 帖，一篇文章或基于行业的思想领导力文章。  

尽管如此，我们中很少有人会想到，文章中的 "事实 "可能会受到作者的偏见影响，无论是正面的还是负面的。 负面的 方式。 在假新闻和错误信息泛滥的情况下 互联网如果你在阅读一篇文章时能够了解到偏见，那不是很好吗？ 那么，你实际上可以做到这一点。  

在Viafora大数据黑客马拉松期间，获胜团队创建了一个开源的Chrome插件，可以检测在线文章中作者的偏见。 这既简单又有效--在阅读一篇文章时，只需点击该插件，你就会看到一个侧边菜单，列出同一作者的文章，并按情感分值排序。  

通俗地说，这意味着，如果你正在阅读一篇由无名氏撰写的关于某个SEO工具的文章，你将能够清楚地看到无名氏通过她以前的工作对这个工具呈现出一致的喜欢或不喜欢。 

"我们生活在一个快节奏的世界。我们消费的信息比以往任何时候都多，而我们的时间却很少，因此在验证我们所接受的'事实'时，我们往往会走捷径。无论你是在阅读一篇关于营销策略的文章、一篇政治文章，还是一篇产品对比文章，花点时间研究其真实性都是至关重要的。如今，任何人都可以声称自己是专家，并逍遥法外"。- Datis Mohsenipour，营销总监、 おおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおに

政治预测

选举往往是钉子般的马拉松，似乎要持续好几年，然而，由于情绪分析，很多候选人在一张选票落入投票箱之前就对选举结果有了相当好的了解。  

理事会、政府和其他 政治 一些实体经常利用情感分析来预测选举结果。 特别是推特，它被发现具有令人难以置信的 准确 因为，短小精悍的推文往往能准确反映选民的偏好，并与政治节目、媒体报道和候选人简介密切相关。 

在选举活动中从推特上收集到的令人惊讶的有效结果，使各政党能够调整他们的竞选活动，并为危机做好准备。 管理 在预测预测出现损失的情况下的计划。 

虽然这可能非常有用，但政治家们应该小心情感分析被用来对付他们--2019年，英国首相鲍里斯-约翰逊声称绝大多数英国人都支持他，然而，一个简单的情感分析结果证明，情况大不相同。 

同样，对上一次美国大选期间关于初选候选人的推文的分析，明确显示了对唐纳德-特朗普的负面情绪--尽管令人惊讶的是，他最终赢得了那次选举。 

股票交易

该消息在网上发布后不久，Snapchat母公司Snap的价格下跌了8.5%。一些投资者得以从社交媒体的动荡中获益，大空头式的，赚了$163万。

对我们大多数人来说，"股票交易 "一词让人联想到 图像 华尔街之狼》和许多超级复杂的活动，需要大量的人力物力。 经验，更不用说 金融 知识. 在2021年，事情看起来有点不同--这意味着交易世界正在向乔公开放。  

熟悉股票和投资的日子已经一去不复返了。 顾问 态度华而不实，收费也与之相称。 情感分析工具可用于预测 业绩 不仅基于历史数据，还基于行业专家的意见。  

情绪分析工具在互联网上搜索，以便从以下方面收集评论 搬家公司 在交易部门内，对这些评论进行比较。 然后，该工具根据这些因素和历史数据的计算，给出一个相当准确的预测。  

虽然您最终可能不会拥有以下财富 约旦 贝尔福特很享受（希望不会像他那样身陷囹圄），这对那些想涉足股市交易的人来说非常有用。 

市场情报监测

在现代世界中，商业市场受到以下因素的影响 宽阔的 一些因素，包括组织、利益相关者、监管机构甚至政府之间的交流。  

这些信息交流汇集在一起，提供了世界各地市场的起伏，并可能对价格、就业和其他方面产生重大影响。 

最后一次 年情绪分析成为监测市场情报和保持更新的主要工具。 趋势竞标和标准。 共同的想法是，随着我们进入2021年夏天，这对我们来说将变得非常重要。 人才 采集，数据的可视化和过程自动化。  

专家们认为，在一个令人难以置信的短时间内经历了如此多的变化和动荡的世界中，这将是一个重要的资源。 

在这样一个 快速 在不断变化的环境中，企业需要利用其掌握的每一种工具，以了解土地的情况，并对其进行合理预测。 未来. 如果没有情感分析，这几乎是不可能的。 

Jack Zmudzinski，一个高级律师，在 未来处理.com

随着技术无情地向前发展，情感分析也是如此。 新的创新几乎每天都在出现，允许更深入的洞察力和更容易的访问。 这些创新中的一些是。 

情感神经元

在大多数情况下，我们所知道的情感分析依赖于标记的训练数据，以便能够成功运作。 当然，这涉及到人类对数据的处理，包括整理、分类、加载和删除。 清洁当然，所有这些都需要时间和人力。  

情感神经元的工作基础，基本上是无监督的学习算法。 一个使用亚马逊的实验 评论 由OpenAI进行的研究表明，机器学习系统有可能预测亚马逊文本评论中的下一个字符。 它通过学习一个可解释的特征来做到这一点，以便发现整个文本背后的情绪。    

短短几年前，这种无监督学习不过是一个白日梦，但现在看来，这不仅是一个现实，而且在提高性能和大大减少设置所需时间方面非常有效。  

OpenAi 的发言人说："我们认为这种现象并不是我们的模型所特有的，而是一种普遍现象。 财产 的某些大型神经网络，这些网络经过训练可以预测下一步或 维度 的输入。

OpenAI的研究人员解释说："我们的结果是朝着普遍的无监督表征学习迈出的有希望的一步。"我们通过探索是否能找到结果 学习 作为语言建模的一个副作用，良好的质量表示，并在精心挑选的数据集上扩大了现有的模型。然而，潜在的现象仍然是神秘的，而不是清晰的"。

总结

虽然我们可能无法准确预测情感分析的未来，但我们能做的是研究事实。 在过去的几年里，人工智能和机器学习的发展速度是我们很多人都认为可能的。  

因此，我们有理由相信，随着这项技术的不断发展，情感分析也将不断进步，最终，我们将能够利用它来做什么。 正如我们在这篇文章中所看到的，我相信实时情感分析将变得更加普遍，就像美国航空公司那样，将与客户支持和营销部门联系起来，以创建一个网络，超越我们目前使用这些工具的方式。 

俗话说，知识就是力量，情感分析当然也是如此。 拥有工具，以非常精确的方式发现人们对某一主题的感受，使企业能够采取果断的行动，并建立稳固的关系--这绝对是未来的方向。