Como dominar a análise de sentimentos baseada em IA em 2024?

Como os clientes se sentem em relação a seus produtos ou serviços? Essa é uma pergunta importante que os proprietários de empresas não devem negligenciar. Palavras positivas e negativas são importantes. Elas podem impulsionar seus esforços comerciais ou iniciar uma crise. A boa notícia é que você pode medir a satisfação do cliente por meio da análise de sentimentos.

Podemos dizer com certeza que, com o desenvolvimento do comércio eletrônico, das ferramentas SaaS e das tecnologias digitais, a análise de sentimentos está se tornando cada vez mais popular. Portanto, aqui está um guia para a análise de sentimentos.

Nesta postagem do blog, você aprenderá algumas coisas sobre:

• O que é análise de sentimento?
  • Definição de análise de sentimento
  • Análise de sentimento de PNL
• Exemplo de análise de sentimento
• Como fazer a análise de sentimentos?
• O que é uma pontuação de sentimento?
• Por que vale a pena usar uma ferramenta dedicada para análise de sentimentos?
• Para que você pode usar a análise de sentimentos?
• Como funciona a análise de sentimentos?
• Desafios da análise de sentimentos
• Conclusão

O que é análise de sentimento?

A análise de sentimento (também conhecida como mineração de opinião ou IA de emoção) é um método de análise de dados de texto para identificar sua intenção.

O objetivo é reconhecer e categorizar automaticamente as opiniões expressas no texto para determinar o sentimento geral.

Definição de análise de sentimento

A análise de sentimento é o processo de análise de textos on-line para determinar o tom emocional que eles carregam. Seu objetivo é detectar se o sentimento em torno de uma marca ou tópico é positivo, negativo ou neutro. Em termos simples, a análise de sentimento determina como o autor se sente em relação a um determinado tópico.

O sentimento positivo pode ser expresso por meio de palavras como "bom", "ótimo", "maravilhoso" e "fantástico".

O sentimento negativo pode ser expresso por meio de palavras como "ruim", "terrível", "ódio" e "nojento".

Ferramentas de análise de sentimento como Brand24 pode lidar com precisão com dados vastos que incluem feedback do cliente.

Além disso, você pode realizar análises sobre qualquer tópico que desejar.

Tudo o que você precisa fazer é configurar um projeto usando uma ferramenta e rastrear as palavras-chave que são importantes para você.

Graças à realização da análise de sentimentos, você poderá:

• Entenda melhor como seus clientes se sentem em relação à sua marca
• Obtenha insights que o ajudarão a melhorar seus produtos e serviços
• Torne sua empresa mais receptiva ao feedback dos clientes
• Reagir rapidamente ao sentimento negativo e reverter a situação
• Monitore a reputação de sua marca em tempo real
• Mantenha seus clientes satisfeitos, colocando sempre os sentimentos deles em primeiro lugar

Análise de sentimento de processamento de linguagem natural (NLP)

O que é análise de sentimento de PNL? Aqui está uma explicação escrita por Krzysztof Rajda, diretor de IA da Brand24:

Com o rápido crescimento da Internet - uma fonte primária de informações e local para compartilhamento de opiniões - surge a necessidade de reunir e analisar mentions sobre um determinado tópico.

É possível obter uma coleta de dados em massa usando ferramentas de monitoramento da Internet. No entanto, a análise manual de dezenas de milhares de textos consome tempo e recursos, e é nesse ponto que a Inteligência Artificial (IA) se torna extremamente útil.

O Processamento de Linguagem Natural (PLN), parte da IA que trata da análise de texto, é uma técnica essencial no mundo moderno para descobrir o desconhecido a partir dos resultados do Monitoramento da Internet.

Uma das tarefas de PLN mais úteis é a análise de sentimentos, um método para a detecção automática de emoções por trás do texto.

O sentimento pode ser analisado em diferentes níveis, desde a identificação de opiniões positivas ou negativas, quantificando o nível de positividade ou negatividade, até mesmo identificando a emoção refinada por trás da opinião (por exemplo, felicidade, raiva, tristeza etc.).

Como fazer a análise de sentimentos?

Pode ser difícil realizar uma análise de sentimento precisa sem usar uma ferramenta on-line.

Por que isso acontece?

A realização de análises com base em um grande volume de dados consome muito tempo.

É claro que você pode tentar pesquisar e analisar mentions sobre sua empresa por conta própria, mas isso consumirá muito do seu tempo e energia. Além disso, o risco de erro humano é bastante significativo nesse caso.

Vamos dar uma olhada no exemplo.

Nos últimos 30 dias, a marca Nike ganhou mais de 428 mil mentions.

Você consegue se imaginar analisando cada uma delas e julgando se o sentimento é negativo ou positivo?

Não posso.

Com uma ferramenta Brand24, detectei que cerca de 123 mil desses mentions são positivos, 9 mil são negativos e o restante é neutro.

Levei menos de 3 minutos para descobrir esse insight.

Como eu fiz isso?

Eu simplesmente cliquei no botão filtro de sentimentoe os dados foram apresentados a mim em um painel de controle Brand24 de fácil utilização.

Para começar, há algumas dicas ferramentas de análise de sentimentos no mercado. O que é interessante é que a maioria dos monitoramento de mídia ferramentas podem realizar essa análise.

Uma das ferramentas mais econômicas e eficazes que oferecem uma análise sólida de sentimentos é Brand24. Ele oferece uma conta de avaliação sem nenhum custo.

Recentemente, implementamos um novo modelo de análise de sentimentos. Neste momento, os usuários do aplicativo Brand24 estão usando a melhor tecnologia possível para avaliar o sentimento em torno de sua marca, produtos e serviços. 

Exemplo de análise de sentimento

Analisei a marca Marvel porque ela teve alguns altos e baixos recentemente. Vamos descobrir o que aconteceu usando a ferramenta Brand24.

Sentimento geral

O sentimento geral em relação à marca Marvel é positivo. Nos últimos 30 dias, essa marca registrou 128k mentions.

Twitter, notícias e blogs são a principal fonte de mentions.

Sentimento ao longo do tempo

Nos últimos 5 meses, a Marvel recebeu quase 2 milhões de mentions. Mais de 528 mil são positivos, 284 mil são negativos e o restante é neutro.

Observando o gráfico de sentimento, você vê o aumento de mentions negativos por volta de 18 de fevereiro.

Depois de selecionar fevereiro como intervalo de tempo, descobri que os fãs não gostaram do filme Ant-Man and the Wasp: Quantumania.

Aqui, você pode ver alguns mentions com sentimento negativo:

Além disso, em 11 de abril, notei um pico de mentions. Por meio do recurso de hashtags de tendência, consegui determinar que #themarvels era uma tendência popular naquele dia. Essa tendência foi associada ao lançamento do trailer do filme The Marvels.

Como você pode ver, graças à análise de sentimentos, é possível monitorar facilmente as mudanças nas emoções dos clientes.

Sentimento por tópico

Graças ao recurso Topic Analysis, descobri os tópicos mais importantes e de tendência relacionados à Marvel.

Aqui, você pode ver o sentimento de 3 tópicos que geram mais buzz:

• Marvel Spider-Man: Discussão sobre o Homem-Aranha e personagens relacionados no universo Marvel, incluindo Peter Parker, Miles Morales e Venom. Esse tópico gera muitos mentions positivos.

• Atualizações da Marvel: Atualizações sobre séries e filmes da Marvel e da Disney+. Em comparação com o tópico anterior, as atualizações geram mais sentimentos negativos.

• Lançamento do GotG 3: Discussão sobre o filme Guardiões da Galáxia Vol. 3 e sua disponibilidade nos serviços de streaming. Esse tópico tem um sentimento principalmente positivo.

Sentimento dos autores palestrantes

Agora, vamos detectar quem está falando sobre a Marvel de forma positiva e negativa.

Sentimento de uma discussão

Nos últimos cinco meses, as discussões sobre a Marvel foram principalmente positivas.

O sentimento tem um impacto significativo na pontuação de reputação. Infelizmente, nos últimos 5 meses, a reputação da Marvel foi prejudicada.

A razão para isso foi a baixa audiência do filme Homem-Formiga e os atrasos na produção de outros filmes e séries de TV.

Mas, recentemente, o filme da Marvel reputação entre os fãs melhorou significativamente graças ao sucesso do filme Guardiões da Galáxia.

O que é uma pontuação de sentimento?

Um dos meios para avaliar o sentimento é a pontuação do sentimento.

Pontuação de sentimento é um sistema de escala que reflete a profundidade emocional das emoções em um texto.

A pontuação de sentimento detecta emoções e atribui a elas pontuações de sentimento, por exemplo, de 0 a 10 - do sentimento mais negativo ao mais positivo. A pontuação de sentimento torna mais simples entender como os clientes se sentem.

Há várias maneiras de calcular uma pontuação de sentimento, mas o método mais comum é usar um dicionário de palavras negativas, neutras ou positivas. O texto é então analisado para ver quantas palavras negativas e positivas ele contém. Isso pode nos dar uma boa ideia do sentimento geral do texto.

Para calcular uma pontuação de sentimento, vários fatores são levados em conta, como o número e o tipo de emoções expressas, a força dessas emoções e o contexto em que são usadas. As pontuações de sentimento podem ser úteis para diversas finalidades, como calcular a satisfação do cliente ou determinar se um texto é de natureza positiva ou negativa.

Na Brand24, analisamos o sentimento usando uma abordagem de aprendizagem profunda de última geração. Nossas redes neurais foram treinadas em milhares de textos para obter conhecimento sobre a linguagem humana e reconhecer bem o sentimento. Se você encontrar algum erro, informe-nos para que possamos melhorar nossa solução e atendê-lo melhor.

Por que vale a pena usar uma ferramenta dedicada para análise de sentimentos?

A ferramenta fará o trabalho para você. Na verdade, há muitos motivos pelos quais vale a pena usá-la.

Em primeiro lugar, com uma ferramenta adequada, você poderá detectar facilmente sentimentos positivos e negativos.

Em segundo lugar, ele economiza tempo e esforço porque o processo de extração de sentimentos é totalmente automatizado - é o algoritmo que analisa os conjuntos de dados de sentimentos, portanto, a participação humana é escassa.

Você consegue se imaginar navegando na Web, encontrando textos relevantes, lendo-os e avaliando o tom que eles transmitem manualmente? É possível fazer isso, mas leva muito tempo.

Em terceiro lugar, está se tornando um tópico cada vez mais popular à medida que a inteligência artificial, a aprendizagem profunda, as técnicas de aprendizagem de máquina e as tecnologias de processamento de linguagem natural estão se desenvolvendo.

Em quarto lugar, à medida que a tecnologia se desenvolver, a análise de sentimentos será mais acessível e econômica para o público e também para empresas menores.

E, por fim, as ferramentas estão se tornando mais inteligentes a cada dia. Quanto mais dados são fornecidos a elas, mais inteligentes e precisas elas se tornam na extração de sentimentos.

Além do sistema de análise de sentimentos, você também terá acesso a muitas métricas valiosas, como:

Para que você pode usar a análise de sentimentos?

A análise de texto e a mineração de opinião encontram inúmeras aplicações em comércio eletrônico, marketing, publicidade, política, pesquisa de mercado e qualquer outra pesquisa.

Vamos dar uma olhada mais de perto em como a análise de texto beneficia essas áreas.

01 Gerenciamento da reputação da marca

A Internet é o lugar onde os consumidores falam sobre marcas, produtos, serviços, compartilham suas experiências e recomendações. Plataformas sociais, análises de produtos, publicações em blogs e fóruns de discussão estão fervilhando de opiniões e comentários que, se coletados e analisados, são uma fonte de informações comerciais.

Quando se trata de gerenciamento da reputação da marcaA análise de sentimento pode ser usada para o monitoramento da marca, a fim de analisar o buzz na Web e nas mídias sociais sobre um produto, um serviço, uma marca ou uma campanha de marketing.

A análise on-line ajuda a avaliar a reputação da marca e sua percepção pelos consumidores.

É assim que as empresas podem descobrir as atitudes dos consumidores, da mídia e dos especialistas em relação a seus produtos, serviços, campanhas de marketing e marcas expressas em fóruns de discussão, sites de avaliação on-line, sites de notícias, blogs, Twitter e outras fontes on-line disponíveis publicamente.

O monitoramento da marca é uma importante área de negócios para os especialistas em RP e a análise de sentimentos deve ser uma de suas ferramentas de uso diário.

Dê uma olhada em O exemplo detectado pela ferramenta Brand24.

O Pontuação de reputação on-line A Boing está no top 5% das piores marcas. Dois eventos afetaram negativamente a imagem de sua marca.

O gráfico mostra que a empresa enfrentou problemas devido a um acidente de avião na China e à publicação de resultados trimestrais fracos.

02 Feedback do cliente

As empresas usam a análise de sentimentos para analisar as opiniões dos clientes.

Atualmente, os consumidores usam seus perfis sociais para compartilhar experiências positivas e negativas com as marcas.

Uma ferramenta de análise de sentimento pode identificar mentions que transmitem partes positivas de conteúdo, mostrando pontos fortes, bem como mentions negativos, mostrando críticas negativas e problemas que os usuários enfrentam e sobre os quais escrevem on-line.

Em alguns casos, isso torna o atendimento ao cliente muito mais atencioso e responsivo, pois a equipe de suporte ao cliente é informada em tempo real sobre quaisquer comentários negativos. O pessoal do suporte precisa saber de qualquer erro o mais rápido possível. Como os mentions são detectados com extrema rapidez, o atendimento ao cliente tem a vantagem do tempo de reação rápido. Isso torna o gerenciamento da experiência do cliente muito mais contínuo e agradável.

Nossa maravilhosa gerente de conteúdo, Chia, fez um vídeo que resume como a análise do sentimento do feedback do cliente permite que você descubra o que os clientes gostam e não gostam em relação à sua empresa e aos seus produtos.

Verificar: As melhores ferramentas de feedback do cliente

UBER

Há algum tempo, a UBER usou monitoramento de mídia social e ferramentas de análise de texto para descobrir se os usuários gostaram da nova versão do aplicativo.

É um estudo de caso muito bom que ilustra o uso da análise de sentimentos na mídia social.

03 Pesquisa de mercado

A análise de sentimentos oferece um vasto conjunto de dados, o que a torna um excelente complemento para qualquer tipo de pesquisa de mercado.

Independentemente de você estar analisando mercados inteiros, nichos, segmentos, produtos, seus recursos específicos ou avaliando qualquer buzz do mercado, a análise de sentimentos fornece enormes quantidades de informações valiosas: o que os consumidores gostam, não gostam ou quais são suas expectativas.

Todos esses dados permitem que você realize investigações de mercado relativamente específicas, melhorando o processo de tomada de decisão.

04 Prevenção de crises

As ferramentas de análise de sentimento, por exemplo, Brand24, também são ferramentas de monitoramento de mídia. Eles coletam mentions de palavras-chave predefinidas em tempo real de sites, sites de notícias e fóruns de discussão,

Usando essa ferramenta, os especialistas em RP podem receber notificações em tempo real sobre qualquer conteúdo negativo que tenha aparecido on-line. Ao ver o sentimento negativo de um cliente no mentioned, a empresa pode reagir rapidamente e cortar o problema pela raiz antes que ele se transforme em um problema. crise de reputação da marca.

United Airlines

No ano passado, a United Airlines passou por uma crise de imagem. Usando uma ferramenta de monitoramento de mídia social, analisamos o sentimento da hashtag #UnitedAirlines. Gostaria de saber se eles usaram um modelo de análise de sentimento naquela época.

Aqui está o que apareceu:

05 Política

Os cientistas políticos também encontraram um ótimo uso para a análise de sentimentos.

Em 2012, usando a análise de sentimentos, o governo Obama investigou a recepção dos anúncios de políticas durante a eleição presidencial de 2012.

Durante a última eleição presidencial nos EUA, algumas organizações analisaram, por exemplo, quantos mentions negativos sobre determinados candidatos apareceram na mídia e em artigos de notícias.

Há pelo menos alguns trabalhos acadêmicos que examinam a análise de sentimentos em relação à política.

• Previsão da eleição indiana com base em Análise de sentimento do Twitter
• Ciência de dados políticos: Analisando tweets e sentimentos de Trump, Clinton e Sanders
• Análise do sentimento político nas eleições presidenciais no Egito usando dados do Twitter

Ele mostra outra aplicação da análise de sentimentos - a pesquisa. Ela pode ser usada para medir a polarização emocional em qualquer tópico.

Como funciona a análise de sentimentos?

A ciência por trás do processo se baseia em algoritmos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para categorizar textos como positivos, neutros ou negativos.

A análise de sentimento pode usar vários tipos de algoritmos.

Automático

Esse algoritmo se baseia exclusivamente em técnicas de aprendizado de máquina e aprende com os dados recebidos. O aprendizado de máquina é o aspecto mais fundamental da inteligência artificial.

A análise automática de sentimentos começa com a criação de um conjunto de dados que contém um conjunto de textos classificados como positivos, negativos ou neutros.

Com isso em vigor, o aprendizado começa e continua como um processo semiautomático. Esse algoritmo aprende com os dados até que o sistema atinja um certo nível de independência, suficiente para avaliar corretamente o sentimento de textos novos e desconhecidos. Nesse caso, é extremamente importante saber com quais dados o algoritmo é alimentado.

Se o algoritmo não tiver se deparado com um exemplo específico anteriormente, ele não fará uma análise precisa.

Uma das maiores vantagens desse algoritmo é a quantidade de dados que ele pode analisar - muito, muito mais do que o algoritmo baseado em regras.

Quando se trata de desvantagens, o algoritmo dificulta a explicação das decisões por trás das análises de texto, ou seja, é impossível dizer por que ele classificou um determinado texto como positivo ou negativo.

Baseado em regras

Esse algoritmo é baseado em léxicos criados manualmente que definem cadeias de palavras positivas e negativas. Em seguida, o algoritmo analisa as quantidades de palavras positivas e negativas para ver quais são as dominantes.

As regras podem ser definidas em relação a outros aspectos do texto, por exemplo, parte do discurso, sintaxe e muito mais.

Essa abordagem é fácil de implementar e transparente no que se refere às regras que embasam as análises.

Híbrido

Esse algoritmo combina os dois algoritmos mentioned acima e parece ser a solução mais eficaz.

Isso ocorre porque ele combina a alta precisão proporcionada pelo aprendizado de máquina e a estabilidade da abordagem baseada em regras e no léxico.

Como funciona a análise de sentimentos na ferramenta Brand24?

Aqui está uma explicação escrita por Krzysztof Rajda, diretor de IA da Brand24:

A análise de sentimentos do Brand24 se baseia em um ramo da IA conhecido como aprendizado de máquina, expondo um algoritmo de aprendizado de máquina a uma enorme quantidade de dados cuidadosamente selecionados. Ele pode aprender e melhorar automaticamente com a experiência. Para a conveniência de nossos clientes, analisamos o sentimento em um nível alto - classificamos os mentions coletados como positivos, neutros ou negativos - para fornecer um conhecimento rápido sobre o que é dito sobre um determinado tópico na Internet. 

Nossa equipe de IA se esforça ao máximo para manter nossa solução no nível mais avançado. Incorporamos as vantagens recentes dos modelos de linguagem pré-treinados (PLM), uma técnica também usada por grandes empresas de tecnologia (como Google, Microsoft, Facebook ou Baidu), o que resulta em recursos da máquina tão próximos da compreensão real do texto quanto possível com o estado atual do conhecimento científico. 

Além disso, o uso do PLM multilíngue nos permite realizar a análise de sentimentos em mais de 100 idiomas do mundo! Recentemente, contribuímos para a ciência com nosso trabalho sobre análise de sentimentos multilíngue, que foi apresentado em um dos mais notáveis e prestigiados conferências científicas.

Um problema crucial do modelo de aprendizado de máquina é a seleção dos dados de treinamento.

Existe um fenômeno chamado "garbage in, garbage out", que significa que, se usarmos dados de baixa qualidade para criar um modelo de análise de sentimentos, ele não funcionará bem. Para garantir a melhor qualidade disponível, nossa Equipe de Anotação trabalha constantemente na preparação de novos dados para o treinamento do modelo. Periodicamente, treinamos novas versões da solução de análise de sentimentos à medida que surgem novos dados de alta qualidade. Isso significa que a eficiência do nosso modelo aumenta constantemente com o tempo. 

Desafios da análise de sentimentos

Embora existam muitos benefícios da análise de sentimentosVocê precisa estar ciente de seus desafios.

Devido à complexidade da linguagem, a análise de sentimentos precisa enfrentar pelo menos alguns problemas. Em alguns casos, fica difícil atribuir uma classificação de sentimento a uma frase. É aí que a análise de sentimentos baseada no processamento de linguagem natural é útil, pois o algoritmo se esforça para imitar a linguagem humana normal.

Conjunção contrastiva

Um problema que um sistema de análise de sentimentos precisa enfrentar são as conjunções contrastivas - elas ocorrem quando uma parte da escrita (uma frase) consiste em duas palavras contraditórias (tanto positivas quanto negativas).

• Exemplo de frase: "O tempo estava péssimo, mas a caminhada foi incrível!"

Reconhecimento de entidades nomeadas

Outro grande problema enfrentado pelos algoritmos é o reconhecimento de entidades nomeadas. As palavras no contexto têm significados diferentes.

• "Everest" se refere à montanha ou ao filme?

Resolução de anáforas

Também conhecido como resolução de pronome, descreve o problema das referências em uma frase: a que um pronome ou substantivo se refere.

• Exemplo de frase: "Fomos ao teatro e saímos para jantar. Foi horrível."

Sarcasmo

Existe algum sistema de análise de sentimentos que detecte sarcasmo? Por favor, recomende um!

• Exemplo de frase: "Estou tão feliz que o avião está atrasado".

A Internet

Acontece que qualquer linguagem usada on-line assume sua própria forma. A economia da linguagem e a Internet como meio de comunicação resultam em ortografia incorreta, abreviações, acrônimos, falta de letras maiúsculas e gramática ruim. A análise desses textos pode causar problemas para os algoritmos de análise de sentimentos.

Conclusão

A análise de sentimento é uma técnica usada para entender o tom emocional do texto. Ela pode ser usada para identificar sentimentos positivos, negativos e neutros em um texto.

Essas informações podem ser úteis para proprietários de empresas que desejam entender como seus clientes se sentem em relação à empresa. Ao compreender o sentimento das avaliações e dos comentários de seus clientes, você pode trabalhar para melhorar as áreas que estão causando insatisfação e aumentar a fidelidade de sua base de clientes.

Os profissionais de marketing podem usar a análise de sentimentos para entender melhor o feedback dos clientes e ajustar suas estratégias de acordo com ele. Além disso, ela pode ser usada para determinar se uma determinada campanha ou produto repercute nos clientes de forma positiva ou negativa.

Embora possa parecer um processo complicado, a análise de sentimentos é, na verdade, bastante simples, e há muitas ferramentas on-line disponíveis para ajudá-lo a começar.

Então, o que está esperando? Comece a se aprofundar nos dados!