Como dominar a análise de sentimentos baseada em IA em 2025?

Como seus clientes realmente se sentem em relação ao seu produto ou serviço? Clientes satisfeitos ajudam sua empresa a crescer. Os insatisfeitos podem prejudicá-la. A boa notícia? Você pode monitorar como eles se sentem usando a análise de sentimentos. De fato, 83% das empresas de software que usam a análise de sentimentos observam grandes melhorias na satisfação do cliente em um ano. Quer melhorar também? Aqui está seu guia para a análise de sentimentos!

Resumo rápido:

- A análise de sentimento é uma maneira de descobrir como as pessoas se sentiam quando escreveram o texto específico. Ela pode ser negativo, positivo ou neutrol e incluir emoções mais específicas, como raiva e alegria.

- As empresas o utilizam para entender o que os clientes pensam e sentem sobre seus produtos, campanhas ou empresa em geral. Isso ajuda a tomar decisões melhores, a fortalecer a marca e a reagir mais rapidamente ao feedback.

- É usado no monitoramento de mídia social, suporte ao cliente, marketing, relações públicas e até mesmo na política. Em qualquer lugar em que as pessoas compartilhem opiniões, a análise de sentimentos pode ajudar.

- A maioria das ferramentas usa aprendizado de máquina para aprender com muitos exemplos rotulados. Eles examinam o texto, procuram padrões e decidem o humor ou a emoção por trás dele.

- Não é perfeito! A IA pode não perceber o sarcasmo, ter dificuldades com o contexto ou interpretar mal as emoções misturadas. Além disso, muitas vezes não consegue explicar por que rotulou algo da maneira que o fez.

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.

Inclui o processo de análise de texto on-line para determinar o tom emocional que ele carrega. Originalmente, seu objetivo era detectar se o sentimento em torno de uma marca ou tópico é positivo, negativo ou neutro.

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

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".

Mas não é tão simples assim... Existem diferentes tipos de análise de sentimento.

Vamos falar brevemente sobre cada um deles.

Tipos de análise de sentimentos

Aqui estão os principais tipos de análise de sentimentos. Cada um com sua própria maneira de investigar o que está por trás da conversa das pessoas:

1. Análise detalhada de sentimentos
   Esse modelo de análise de sentimento vai além de apenas "positivo" ou "negativo". Ele divide as coisas em níveis como muito positivo, positivo, neutro, negativo e muito negativo.
   Pode ser uma classificação por estrelas ou uma pontuação de 0 a 100. Perfeito para pesquisas e feedback de clientes.
2. Detecção de emoções
   Aqui, os algoritmos de análise de sentimentos visam detectar emoções reais, como alegria, raiva, tristeza ou frustração, em vez de apenas classificar sentimentos negativos e positivos.
   Por exemplo, "Não consigo parar de sorrir depois de usar esse aplicativo" seria marcado como feliz, não apenas como positivo.
3. Análise baseada em intenção
   Esse recurso tenta descobrir o objetivo por trás da mensagem. Se alguém disser: "Tive muita dificuldade para configurar minha conta", poderá detectar a intenção de pedir ajuda e não apenas de expressar frustração.
   Muito útil para atendimento ao cliente e pesquisa de mercado.
4. Análise de sentimentos baseada em aspectos
   Esse método amplia partes específicas de um produto ou serviço.
   Se alguém escrever: "O aplicativo é incrível, mas as notificações me deixam louco", o sistema saberá que a avaliação negativa é sobre a estratégia de notificações, não sobre o aplicativo inteiro.

Para que é usada a análise de sentimentos?

A análise de sentimento pode ser usada em quase todos os setores para rastrear e entender a opinião pública.

Ele ajuda empresas, organizações e até mesmo governos a determinar o que as pessoas pensam, sentem e dizem sobre tópicos que são importantes para elas.

Aqui estão alguns dos casos de uso mais comuns da análise de sentimentos:

01 Gerenciamento da reputação da marca

As pessoas falam sobre marcas on-line o tempo todo, e essas conversas estão repletas de insights valiosos. As ferramentas de análise de sentimento ajudam a rastrear o sentimento dos clientes em relação à sua marca, produto ou campanha.

O acompanhamento on-line do sentimento do cliente ajuda as equipes de RP, os profissionais de marketing e os gerentes de marca a monitorar como suas marcas são percebidas e a tomar decisões mais personalizadas para melhorar sua imagem.

02 Análise de feedback do cliente

Os clientes não deixam mais o feedback apenas em respostas a pesquisas. Eles tuitam, postam, escrevem em blogs e comentam.

Uma ferramenta de análise de sentimento pode sinalizar automaticamente se esse feedback é bom, ruim ou algo intermediário.

Por exemplo, a UBER usou o rastreamento de sentimentos para verificar se os usuários gostaram da nova versão de seu aplicativo, sem esperar por uma pesquisa formal.

Inteligente, não é?

03 Realização de pesquisa de mercado

Quer saber o que as pessoas pensam sobre seu setor, uma nova tendência ou o produto de seu concorrente?

A análise de sentimento é perfeita para pesquisas de mercado. Ela pode lhe dizer o que as pessoas gostam, o que não gostam e o que esperam.

04 Prevenção de crises

Às vezes, alguns artigos de notícias ou avaliações on-line inevitáveis podem se transformar em uma verdadeira bola de neve. Crise de relações públicas. As ferramentas de análise de sentimento ajudam a detectar esses sinais de alerta precoce.

Com alertas em tempo real para mentions negativos, as equipes podem resolver rapidamente os problemas e acalmar a tempestade antes que ela se transforme em uma espiral.

É um salva-vidas para o gerenciamento da reputação, especialmente em setores em que o tempo é tudo.

05 Pesquisa política e social

A análise de sentimentos não é apenas para negócios. Ela é amplamente usada na política e em assuntos públicos.

Por exemplo, durante as eleições, pesquisadores e equipes de campanha o utilizam para acompanhar as reações do público a candidatos, políticas ou discursos.

Em 2012, a campanha de Obama supostamente usou a análise de sentimentos para monitorar as respostas às mensagens políticas.

Atualmente, ele é usado para analisar tudo, desde reações a notícias globais até movimentos on-line e feedback de políticas.

Por que a análise de sentimentos é importante?

Graças à realização da análise de sentimentos, você poderá:

• Entenda melhor sua sentimento de marca além das respostas da pesquisa
• Não perca tempo com dados não estruturados
• Obtenha insights que o ajudarão a melhorar seus produtos e serviços
• Automatize o atendimento ao cliente e torne sua empresa mais ágil
• Reagir rapidamente ao sentimento negativo e reverter a situação
• Proteja a reputação de sua marca
• Mantenha seus clientes satisfeitos, colocando sempre os sentimentos deles em primeiro lugar

Como fazer a análise de sentimentos?

Pode ser difícil realizar uma análise de sentimento precisa sem usar ferramentas avançadas de análise de sentimento.

Por que isso acontece?

Como destacou Krzysztof Rajda, a análise baseada em um grande volume de dados é demorada.

Claro, 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.

Por exemplo, o Duolingo ganhou mais de 89k mentions apenas nos últimos 30 dias.

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

Sinceramente, não consigo.

E é por isso que você deve usar ferramentas de análise de sentimentos.

Eles fazem toda a contagem para você!

Usei o Brand24 e obtive rapidamente resultados para o Duolingo:

• 30 mil desses mentions são positivos
• 17k são negativos
• E o resto é neutro

Levei menos de 3 minutos para descobrir esse insight.

Veja como:

Configurei meu projeto de listening social, cliquei no botão filtro de sentimentoe obtive esta visão geral:

Porém, as ferramentas avançadas de análise de sentimentos podem fazer muito mais!

Dê uma olhada:

Estudo de caso de análise de sentimentos no mundo real: Duolingo

O Duolingo teve alguns altos e baixos recentemente devido à controvérsia sobre as substituições de IA na empresa.

Então, vamos descobrir o que aconteceu exatamente!

Ao analisar o sentimento dos mentions da mídia social, podemos obter insights valiosos sobre a percepção pública da marca Duolingo.

01 Sentimento geral

O sentimento geral em relação ao Duolingo continua positivo, com:

• 34% positivo mentions
• 19% negativo mentions

02 Sentimento por categorias

O sentimento do Duolingo parece muito diferente em diferentes plataformas de mídia social.

A maior parte do burburinho acontece no X (Twitter). Lá, as pessoas expressam mais suas frustrações.

Por outro lado, o Instagram tem, em sua maioria, boas vibrações.

O Duolingo definitivamente deveria se concentrar em lidar com a negatividade no X.

É por isso que é tão importante verificar como o sentimento se forma em diferentes lugares. Isso permite que as marcas adaptem melhor seus esforços e mensagens.

03 Sentimento ao longo do tempo

Nos últimos 3 meses, o Duolingo recebeu quase 300k mentions. Sobre 93 mil são positivos, 53 mil são negativos e o restante é neutro.

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

Também foi a época em que ocorreram mais mentions negativos do que positivos.

Depois de selecionar abril e maio como um intervalo de tempo, usei o Eventos de IA e descobriu que os fãs não gostavam das substituições de IA na empresa:

O monitoramento do sentimento ao longo do tempo ajuda a identificar tendências emergentes no feedback do cliente e na opinião pública, permitindo que você identifique novas mudanças ou padrões à medida que eles se desenvolvem.

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

04 Sentimento por tópico

Graças ao Análise de tópicos de IA descobri os tópicos mais importantes e de tendência relacionados ao Duolingo:

E posso verificar facilmente qual é o sentimento deles clicando no botão "more stats" (mais estatísticas).

Veja o que parece com base no tópico mais popular Memes do Duolingo.

• Este tópico tem 27% de mentions positivos e 21% de mentions negativos.

• As emoções mais comuns no tópico são admiração e repulsa.

05 Sentimento dos autores que falam

Agora, vamos detectar quem está falando sobre o Duolingo de forma positiva e negativa.

Você pode encontrar essa análise na guia "Influencer Analysis" (Análise do influenciador).

Aqui estão as pessoas mais positivas:

E aqui estão as pessoas mais negativas:

06 Contexto de uma discussão

Durante os últimos três meses, as discussões em torno do Duolingo foram principalmente sobre palavras como:

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.

• Ele detecta emoções e atribui a elas pontuações de sentimento, por exemplo, de 0 a 10, do sentimento mais negativo ao mais positivo.

Como calcular isso?

Há várias maneiras de calcular uma pontuação de sentimento, mas o método mais comum é usar um dicionário de palavras negativas, neutras ou positivas.

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
• O contexto em que são usados.

Como funciona a análise de sentimentos?

A ciência por trás do processo é baseada em algoritmos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para categorizar dados textuais como positivos, neutros ou negativos.

As tecnologias de análise de sentimento podem usar vários tipos de algoritmos.

De que tipo?

01 Automático

Esse tipo de algoritmo é alimentado inteiramente por aprendizado de máquina.

Ele aprende com os dados que recebe, tornando o aprendizado de máquina um componente essencial da inteligência artificial.

Como?

1. O processo começa com um conjunto de dados de textos que são rotulados como positivo, negativoou neutro.
2. Usando esses dados rotulados, o algoritmo começa a se treinar.
3. Com o tempo, ele aprende a reconhecer padrões e, por fim, torna-se capaz de analisar textos novos e inéditos por conta própria.

É por isso que a qualidade dos dados de treinamento é tão importante!

Se o algoritmo não tiver visto um determinado tipo de exemplo antes, ele poderá ter dificuldade para avaliá-lo corretamente.

E a maior vantagem desse método?

Ele pode lidar com grandes quantidades de dados.... muito mais do que um sistema baseado em regras jamais conseguiria.

Porém, os modelos de aprendizado de máquina geralmente funcionam como uma caixa preta. Eles tomam decisões, mas é difícil (ou impossível) explicar por que um texto específico foi rotulado como positivo ou negativo.

02 Baseado em regras

Esse algoritmo é baseado em léxicos criados manualmente que definem palavras positivas e negativas.

• As regras podem ser definidas em relação a outros aspectos do texto, por exemplo, parte do discurso, sintaxe e muito mais.
• Em seguida, o algoritmo analisa as quantidades de palavras positivas e negativas para ver quais são as dominantes.

Essa abordagem é fácil de implementar e transparente quando se trata das regras que estão por trás das análises.

No entanto, como a análise de sentimentos baseada em regras depende de regras e léxicos predefinidos, ela é menos eficaz para lidar com recursos de linguagem complexos, como negação e metáforas.

03 Híbrido

Este 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.

Em ferramentas avançadas, esses algoritmos tendem a ser misturados.

Por isso, perguntei a Krzysztof Rajda, diretor de IA da Brand24:

Como funciona a análise de sentimentos na ferramenta 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.

Nossa equipe de IA incorporou as vantagens recentes de Modelos de linguagem pré-treinados (PLM)uma técnica também usada por grandes empresas de tecnologia (como Google, Microsoft, Facebook ou Baidu).

Por quê?

Isso faz com que os recursos da máquina sejam os mais próximos possíveis da compreensão real do texto com o estado atual do conhecimento científico. 

Além disso, o uso de PLM multilíngue nos permite realizar análises de sentimentos em mais de 100 idiomas do mundo!

Se quiser saber mais sobre esse processo, recentemente contribuímos para a ciência com nosso trabalho sobre análise de sentimentos multilíngue.

Ele foi apresentado em um dos mais notáveis e prestigiados conferências científicas.

Desafios da análise de sentimentos

Embora existam muitos benefícios da análise de sentimentosMas você também precisa estar ciente de seus desafios.

Devido à complexidade do idioma, a análise de sentimentos precisa enfrentar pelo menos alguns problemas.

Em alguns casos, fica difícil atribuir uma classificação de sentimento a uma frase.

É nesse ponto que a análise de sentimentos baseada no processamento de linguagem natural é útil, pois o algoritmo tenta imitar a linguagem humana normal.

Então, quais são os desafios mais comuns da análise de sentimentos?

01 Conjunção contrastiva

Um problema que um sistema de análise de sentimentos precisa enfrentar são as conjunções contrastivas.

Elas ocorrem quando um trecho de texto (uma frase) consiste em duas palavras contraditórias (tanto positivas quanto negativas).

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

02 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?

03 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 jantamos. Foi horrível."

04 Sarcasmo

As ferramentas de análise de sentimento têm muita dificuldade para detectar o sarcasmo. Elas podem até mesmo marcá-lo de forma oposta.

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

05 A Internet

Acontece que qualquer linguagem usada on-line assume sua própria forma.

A economia de linguagem e a Internet como meio de comunicação resultam em erros de ortografia, abreviações, acrônimos, falta de letras maiúsculas e gramática inadequada.

A análise desses textos pode causar problemas para os algoritmos de análise de sentimentos.

E, por fim, há também um problema de dados que as ferramentas enfrentam:

Como os setores usam as ferramentas de análise de sentimentos?

Aqui estão alguns exemplos de como a análise de sentimentos é usada em diferentes setores:

1. Os varejistas usam a análise de sentimentos para:

• Melhorar a satisfação do cliente
• Otimizar o desenvolvimento de produtos
• Gerenciar a reputação da marca

A análise em tempo real da mídia social e das avaliações dos clientes permite que eles rastreiem as preferências de mudança, personalizem as promoções e reduzam o feedback negativo.

De acordo com o Journal of Big Data, ele pode ajudar a melhorar a retenção e aumentar o lucro em até 95%.

2. As companhias de seguros aplicam a análise de sentimentos:

• Detectar insatisfação nas comunicações com o cliente
• Sinalizar reivindicações arriscadas ou fraudulentas

Ao analisar o tom e a emoção nas interações com os segurados, as seguradoras podem melhorar a experiência do cliente e agilizar o processamento de sinistros em fluxos de trabalho cada vez mais digitalizados.

3. Os fabricantes usam a análise de sentimentos para melhorar:

• Qualidade do produto
• Capacidade de resposta da cadeia de suprimentos
• Manutenção preditiva.

Na verdade, mais de 55% dos fabricantes agora usam ferramentas de IA para esses fins, refletindo uma tendência de controle de qualidade orientado por dados (fonte: Deloitte).

4. As organizações de mídia e entretenimento aplicam a análise de sentimentos para:

• Personalizar o fornecimento de conteúdo
• Acompanhe o envolvimento dos espectadores
• Otimizar as campanhas de marketing

À medida que o mercado OTT cresce rapidamente, os estúdios e as plataformas usam ferramentas de sentimento para incluir em seus planos as reações do público nas plataformas sociais.

5. As empresas financeiras usam a análise de sentimentos para:

• Tomada de decisões alinhada com o sentimento do público e dos investidores
• Avaliação aprimorada de riscos e desenvolvimento de estratégias de negociação

A análise do sentimento de notícias financeiras, chamadas de resultados e mídias sociais permite que as instituições prevejam o comportamento do mercado e ajustem seus portfólios de acordo.

6. Os provedores de telecomunicações usam a análise de sentimentos para:

• Identificar riscos de rotatividade
• Intervir proativamente com aprimoramentos de serviços ou ofertas de retenção direcionadas

O monitoramento das interações com os clientes em todos os canais ajuda as empresas de telecomunicações a detectar a insatisfação antecipadamente e a implementar medidas corretivas para aumentar a fidelidade.

7. As organizações políticas usam a análise de sentimentos para:

• Analisar a opinião pública sobre políticas e serviços
• Orientar a tomada de decisões durante as crises
• Aprimorar as estratégias de comunicação

Ao avaliar o sentimento do eleitor e do cidadão em tempo real (especialmente durante eleições ou emergências), o governo pode adaptar suas mensagens, criar confiança e responder de forma mais eficaz às preocupações do público.

8. O setor de saúde usa a análise de sentimentos para:

• Analisar o feedback dos pacientes
• Descobrir lacunas nos serviços
• Aumentar a satisfação e a qualidade do atendimento

Os hospitais podem usar ferramentas de sentimento para monitorar o tom emocional em avaliações de pacientes e respostas a pesquisas, ajudando a melhorar a comunicação entre médico e paciente, aprimorar os tratamentos e aumentar a satisfação geral do paciente.

9. As organizações esportivas usam a análise de sentimentos para:

• Entenda a percepção dos fãs
• Avaliar a eficácia da campanha
• Reduzir os custos de pesquisas manuais

PERGUNTAS FREQUENTES

O que é análise de sentimento de PNL?

A análise de sentimento é desenvolvido para o processamento de linguagem natural (NLP) em geral.

Ele permite que os computadores processem e deem sentido à linguagem humana e aos dados não estruturados.

As ferramentas de PNL atuais são muito mais avançadas, possibilitando a detecção de emoções e opiniões com maior precisão e profundidade.

Os métodos comuns de PNL usados na análise de sentimentos incluem:

• Técnicas baseadas em léxico que usam listas de palavras sentimentais para atribuir polaridade
• Modelos de aprendizado de máquina treinado em dados rotulados para classificar o texto de acordo com o sentimento
• Estruturas de aprendizagem profunda como o BERT e o GPT, que entendem o contexto e o tom sutil
• Análise de sentimentos baseada em aspectosO foco em partes específicas de um produto ou serviço para determinar o sentimento direcionado

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

O Processamento de Linguagem Natural (PLN), uma parte da IA que lida com dados textuais, é uma técnica essencial no mundo moderno para descobrir o desconhecido a partir de monitoramento de mídia resultados.

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, negativas ou neutras, quantificando o nível de positividade ou negatividade, até mesmo a mineração de opiniões e a identificação da emoção refinada por trás da opinião (por exemplo, felicidade, raiva, tristeza etc.).

Qual é a diferença entre análise de sentimentos e detecção de emoções?

A análise de sentimentos e a detecção de emoções são tarefas relacionadas, mas distintas, no processamento de linguagem natural (PLN).

1. Análise de sentimento concentra-se em determinar a atitude ou opinião geral expressa em um texto
2. Detecção de emoções vai mais fundo, identificando estados emocionais específicos, como alegria, raiva, tristeza, medoou surpresa.

Embora um modelo de análise de sentimentos forneça um amplo senso de polaridade, a detecção de emoções captura o tom emocional diferenciado por trás das palavras.

Por exemplo, a frase "Não acredito que esqueceram meu pedido de novo" seria rotulada como negativa na análise de sentimentos, mas a detecção de emoções poderia identificá-la como expressando frustração ou raiva.

O ChatGPT pode fazer análise de sentimentos?

Sim, o ChatGPT pode realizar análises básicas de sentimentos.

Ele pode ler o texto e sugerir se o tom é positivo, negativo ou neutro. Ele também pode detectar algumas emoções, como alegria, raiva ou tristeza.

No entanto, há algumas desvantagens. O ChatGPT não segue consistentemente rótulos rígidos de sentimento como fazem as ferramentas especializadas de análise de sentimento.

Além disso, sua análise não é automatizada ou dimensionável - você precisaria alimentar o texto manualmente ou criar um fluxo de trabalho personalizado para analisar grandes volumes de dados.

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