تحلیل احساسات چیست؟تعریف، ابزارها و برنامه ها

تجزیه و تحلیل احساسات از متن کاوی برای درک احساسات اجتماعی کلی در مورد یک محصول، خدمات یا نام تجاری استفاده می کند.

تجزیه و تحلیل احساسات به عنوان یک زمینه مطالعاتی تعریف می شود که از روش های محاسباتی برای تجزیه و تحلیل، پردازش و آشکار کردن احساسات، احساسات و عواطف افراد پنهان در پشت متن یا تعامل استفاده می کند. این مقاله تجزیه و تحلیل احساسات، عملکرد، مفید بودن و پنج ابزار برتر تجزیه و تحلیل احساسات را توضیح می دهد.

فهرست مطالب

تحلیل احساسات چیست؟

تجزیه و تحلیل احساسات یک زمینه مطالعاتی است که از روش های محاسباتی برای تجزیه و تحلیل، پردازش و آشکار کردن احساسات، احساسات و عواطف افراد در پشت یک متن یا تعامل استفاده می کند. از تکنیک های یادگیری ماشین (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP)، داده کاوی و هوش مصنوعی (AI) برای استخراج، استخراج و دسته بندی نظرات کاربران در مورد یک شرکت، محصول، شخص، خدمات، رویداد یا ایده برای موارد مختلف استفاده می کند. احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات به سازمان ها اجازه می دهد تا بینش هایی را در مورد حجم عظیم داده های بدون ساختار از منابع مختلف آنلاین مانند رسانه های اجتماعی، ایمیل ها، چت ها، وبلاگ ها و انجمن ها به دست آورند. طبق یک مطالعه در سال 2019 توسط CIO، اطلاعات بدون ساختار حدود 80 تا 90 درصد از کل محتوای دیجیتال را تشکیل می دهد.

اساساً، الگوریتم‌های تحلیل احساسات یکی از این سه رویکرد را انجام می‌دهند: مبتنی بر قانون، خودکار و ترکیبی برای پردازش داده‌ها. همانطور که از نام آن پیداست، رویکرد مبتنی بر قانون از قواعد از پیش تعریف شده و مبتنی بر واژگان به صورت دستی برای طبقه بندی احساسات استفاده می کند. رویکرد خودکار از روش‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کند، در حالی که رویکرد ترکیبی از ترکیبی از موارد فوق برای انجام تحلیل احساسات استفاده می‌کند.

تجزیه و تحلیل احساسات که به عنوان کاوی عقیده یا احساسات نیز شناخته می شود، قطبیت متن را نشان می دهد که اغلب در دسته بندی های مثبت، منفی یا خنثی قرار می گیرد. علاوه بر این، مرتبط کردن احساسات و عواطف با متن در سطوح مختلفی مانند جملات، پاراگراف ها و اسناد اجرا می شود.

چندین شرکت از ابزارهای تحلیل احساسات برای ساده‌سازی و بهینه‌سازی کسب‌وکار خود بر اساس بازار متغیر و دائماً در حال تغییر، نظر مشتری و بازخورد استفاده می‌کنند. شرکت هایی که ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات یا محصولات SaaS را ارائه می دهند عبارتند از Zoho، Lexalytics، و Brandwatch.

انواع تحلیل احساسات

مدل های تجزیه و تحلیل احساسات برای ضبط و طبقه بندی انواع احساسات از جمله خوشبختی ، غم و اندوه ، تعجب ، علاقه ، شادی ، عصبانیت و دیگران طراحی شده اند. در درجه اول به چهار نوع تقسیم می شود:

1. ریز دانه

نوع ریز دانه به شما امکان می دهد قطبیت متن یا تعامل را دقیقاً تعریف کنید. قطبیت به معنای احساسات اعم از مثبت ، منفی یا خنثی تا بسیار مثبت یا بسیار منفی است. بررسی و رتبه بندی مشتری در این گروه مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد. به عنوان مثال ، با توجه به امتیاز 1-10 دلالت بر این دارد که رتبه 1-4 ممکن است یک احساس منفی را نشان دهد در حالی که رتبه 5-10 احساس مثبت نشان می دهد.

2. مبتنی بر جنبه

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر Aspect یک قدم فراتر می رود زیرا جنبه های خاصی را که کاربران در مورد یک محصول ، خدمات یا ایده بحث می کنند ، تجزیه و تحلیل می کند. به عنوان مثال ، بیایید بگوییم مشتری برای لپ تاپ بررسی می کند و اظهار داشت: "به نظر می رسد وب کم به طور تصادفی ادامه می یابد و خاموش می شود". در این حالت ، با تجزیه و تحلیل مبتنی بر Aspect ، تولید کننده لپ تاپ می تواند درک کند که مشتری اظهار نظر منفی در مورد مؤلفه "وب کم" لپ تاپ کرده است.

3. تشخیص احساسات

تشخیص احساسات احساساتی مانند شادی ، غم ، ترس ، نگرانی و غیره را تعیین می کند. از واژگان (مجموعه ای از کلمات و عبارات) استفاده می کند که احساسات خاص و طبقه بندی کننده های مبتنی بر یادگیری ماشین را مشخص می کند. همانطور که انسان به طرق مختلف احساسات را ابراز می کند ، تشخیص احساسات مبتنی بر ML بر واژگان ترجیح داده می شود.

به عنوان مثال: "این تلفن فقط مجنون است". چنین بررسی ممکن است مدل تجزیه و تحلیل احساسات را اشتباه بگیرد زیرا ممکن است دو احساسات مختلف را برانگیزد. ممکن است فرد کاملاً مثبت باشد ، در حالی که واژگان "مجنون" ممکن است آن را به عنوان یکی از ترس یا وحشت طبقه بندی کند. بنابراین ، اگر فقط از واژگان استفاده شود ، ممکن است نتایج نادرست ارائه دهد. با این حال ، با تشخیص مبتنی بر ML ، از چنین امکان جلوگیری می شود.

4- تجزیه و تحلیل قصد

هدف مصرف کننده یک متغیر اساسی است که مشاغل باید هنگام هدایت تلاش خود برای صرفه جویی در وقت و هزینه ، به آن ضربه بزنند. تجزیه و تحلیل هدف با شناسایی هدف کاربر - خواه کاربر علاقه مند به خرید یک محصول باشد یا فقط مرور وب سایت را بدون هیچ گونه قصد خرید یکی از این کار به انجام این کار کمک می کند.

مصرف کنندگان که قصد خرید محصول را دارند ، می توانند با تبلیغات هدفمند ردیابی و تسهیل شوند. کسانی که قصد خرید محصول را ندارند ، می توانند تنها بمانند و از این طریق هزینه ها ، تلاش ها و منابع را برای تبلیغات صرفه جویی می کنند.

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل احساسات عمدتاً از NLP و ML برای درک تفاوت های زبانی مشاهده شده در تعاملات کاربر استفاده می کند. پایه های تحلیل احساسات توسط توسعه دهندگانی که یک الگوریتم یادگیری ماشینی طراحی می کنند که قادر به تشخیص محتوای دارای احساسات متفاوت است، گذاشته می شود.

در مرحله اول، داده‌های ورودی یا متن با کمک طبقه‌بندی‌کننده‌های ML پردازش می‌شوند که حجم زیادی از مجموعه داده‌ها را که حاوی احساسات مثبت، منفی و خنثی هستند، آموزش می‌دهند. در این مرحله داده ها به اجزای اصلی متن مانند کلمات، عبارات و جملات تقسیم می شوند.

بیایید نگاهی به یک طبقه بندی کننده ML معمولی بیندازیم:

در مرحله آموزش، متن ورودی از طریق استخراج‌کننده ویژگی می‌گذرد، که ویژگی‌ها را برای تولید بردارهای ویژگی، برچسب‌ها و برچسب‌ها (مثبت، منفی یا خنثی) استخراج می‌کند. روش‌های استخراج ویژگی مبتنی بر جاسازی کلمه یا بردار کلمات، به کلماتی با معانی مشابه نمایش مشابهی می‌دهند. سپس بردارهای تولید شده به الگوریتم ML وارد می شوند که یک مدل طبقه بندی کننده تولید می کند.

بعداً، در مرحله پیش‌بینی، داده‌های جدید به استخراج‌کننده ویژگی برای تولید بردارهای ویژگی وارد می‌شود، که مدل طبقه‌بندی‌کننده آن‌ها را پردازش می‌کند تا احساسات پنهان در داده‌های ورودی جدید را پیش‌بینی کند. برای تولید خروجی از الگوریتم‌های طبقه‌بندی مانند Bayes ساده، رگرسیون خطی، ماشین‌های بردار پشتیبان و یادگیری عمیق استفاده می‌شود.

مدل هوش مصنوعی با عبور داده‌های جدید از طبقه‌بندی‌کننده ML، امتیاز احساسی را برای داده‌های تازه پردازش شده فراهم می‌کند. به عنوان مثال، 1 ممکن است نشان دهنده یک احساس منفی، 0 ممکن است نشان دهنده خنثی باشد، و +4 ممکن است بیانگر نظر مثبت باشد.

بیایید یک مثال را در نظر بگیریم:

من واقعاً لپ تاپ Toshiba Satellite Pro C40-B I0016 را دوست داشتم. اگرچه وب کم مشکلاتی دارد، اما به ندرت می توان چنین لپ تاپ رده بالایی را با آن قیمت پیدا کرد.

• لپ تاپ Toshiba Satellite Pro C40-B I0016…دوست دارم = +4
• وب کم ... مسائل ... = -2
• به ندرت ... لپ تاپ رده بالا ... آن قیمت = +3

پس از تخصیص نمرات احساسات، امتیاز هر جزء خلاصه می شود و نمره نهایی کل عبارت را ایجاد می کند که احساسات کلی را نشان می دهد. در مثال فوق، نظر غالب مثبت است; با این حال، احساسات منفی نسبت به وب کم قابل مشاهده است.

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه مفید است؟

تجزیه و تحلیل احساسات یک فرآیند قوی است که به سازمان ها اجازه می دهد تا بینش هایی را از داده های بدون ساختار به دست آورند و استراتژی های تجاری را که برای بازار هدف قانع کننده ترین هستند، دوباره ابداع کنند.

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه مفید است؟

بیایید استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات را برای سازمان های مختلف درک کنیم:

1. تجزیه و تحلیل یکپارچه را ارائه می دهد

تجزیه و تحلیل احساسات یکپارچه احساسات را به رفتار کاربر پیوند می دهد ، جایی که این رفتار بیشتر با جمعیتی ، معاملات و حتی پروفایل های کاربر خاص همراه است که جنبه عاطفی خاصی را برجسته می کند. پس از برقراری پیوند ، می توان پروفایل های مشابهی را ارائه داد.

به عنوان مثال ، شرکت های شرکتی می توانند از داده های کارمندان افرادی که سازمان را ترک کرده اند برای درک احساسات خود نسبت به همکاران ، مدیران و شرکت استفاده کنند. این به آنها امکان می دهد شباهت های موجود در پروفایل های کارمندان را که مسئله جذابیت را مطرح کرده اند ، درک و همبستگی کنند. علاوه بر این ، شرکت می تواند از تجزیه و تحلیل احساسات یکپارچه برای ایجاد تغییر در فرهنگ شرکت ، سیاست های کارمندان و محدودیت ها برای کاهش نرخ جذابیت استفاده کند.

2. تمرین کارآمد نظارت بر برند

شرکت ها از داده های رسانه های اجتماعی برای تعیین پاسخ مشتری به یک محصول یا خدمات استفاده می کنند. با این کار ، سازمانها می توانند بر بهبود یک محصول تمرکز کنند زیرا آنها احساسات کاربر را بر کیفیت خاص محصول درک می کنند که بیشتر مورد علاقه و ترجیح همه است.

در شرایطی که از کلمات قوی در برابر یک برند یا محصول استفاده می شود ، مانند "ناراضی ، بسیار ناامید" ، شرکت ها می توانند در اولویت قرار دهند و اقدامات فوری را برای جلوگیری از آسیب بیشتر به برند انجام دهند. علاوه بر این ، آنها همچنین از تجزیه و تحلیل احساسات برای مقایسه نحوه عملکرد محصولاتشان با توجه به محصولات رقبای خود استفاده می کنند. بنابراین ، نظارت بر برند به سازمانها اجازه می دهد تا کانال های مختلف وب یا رسانه های اجتماعی را رصد کنند و استراتژی های تجاری خود را مرتب یا تغییر دهند.

3. تدوین و پالایش استراتژی های روابط عمومی (PR)

سازمان ها از تجزیه و تحلیل احساسات به عنوان یک متریک برای استراتژی ، برنامه ریزی و اجرای استراتژی های روابط عمومی استفاده می کنند. چندین شرکت برای درک بهتر شکایات مشتری و نیاز به بهبود جنبه های خاص روابط عمومی ، به بخش مراقبت از مشتری خود تجزیه و تحلیل می کنند. به عنوان مثال ، روند صنعت و بازار می تواند منجر به فروش از طریق تجزیه و تحلیل احساسات شود.

علاوه بر این ، تأثیرگذار رسانه های اجتماعی را می توان با تجزیه و تحلیل احساسات ردیابی و شناسایی کرد که ممکن است احساسات مثبتی برای یک برند ایجاد کند. بدین ترتیب این یک مهار حیاتی در تدوین یک استراتژی موفق روابط عمومی تبدیل می شود.

4. بازاریابی محصول یا خدمات

با عرضه یک محصول جدید ، شرکت ها می توانند از تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کنند تا پاسخ کاربر به محصول جدید را درک کنند و نه تلاش برای انجام نظرسنجی ها برای همان. بررسی مشتری و رتبه بندی های مشاهده شده در سایت های تجارت الکترونیکی مانند Flipkart و Amazon روشی کارآمد برای پرچم گذاری احساسات مثبت و منفی به سمت یک محصول است.

بر اساس بازخورد مشتری ، شرکت ها می توانند در سرعت بخشیدن به فرایند تولید محصول صفر شوند ، ویژگی هایی را که باید اضافه شود ، شناسایی کنید ، اشکالات را از عناصر ایجاد شده و غیره برطرف کنید. بنابراین ، تجزیه و تحلیل احساسات ابزاری مؤثر برای بازاریابی محصول یا خدمات است.

5- تمرین کارآمد داده کاوی

مشاغل می توانند از تجزیه و تحلیل احساسات به عنوان یک ابزار داده کاوی استفاده کنند که می تواند به آنها در جمع آوری اطلاعات رقابتی در مورد مارک های رقیب کمک کند ، از این طریق به مزیت رقابتی تجارت کمک می کند. شبکه های عصبی نقش مهمی در چنین فرآیندهای داده کاوی دارند.

به عنوان مثال ، مارک ها می توانند با اظهار نظر در مورد رقبای خود ، ذکرهای رسانه های اجتماعی خود (گوش دادن اجتماعی) را رصد و پیگیری کنند. تجزیه و تحلیل چنین داده هایی ایده ای از احساسات مصرف کننده نسبت به محصولات مارک های رقیب ارائه می دهد. با چنین داده های مقایسه ای ، شرکت ها می توانند نسبت به مارک های دیگر یک رقابت رقابتی کسب کنند و به آنها امکان می دهند مدل تجاری خود را بر اساس احساسات بازار تغییر دهند یا تنظیم کنند.

6. از تحلیل سیاسی پشتیبانی می کند

تجزیه و تحلیل احساسات در سیستم عامل های رسانه های اجتماعی مانند توییتر می تواند به مقامات رسمی اجازه دهد تا واکنش مردم را نسبت به سیاست های سیاسی تازه فریم شده بررسی کنند. احزاب سیاسی می توانند سیاست های خود را تغییر دهند و مانیفست انتخابات یا مبارزات انتخاباتی خود را بر اساس پاسخ ، عصبانیت و روندهای مشترک برنامه ریزی کنند.

به همین ترتیب ، احزاب مخالف می توانند حمایت عمومی از قوانین جدید را رصد کنند و سپس از آنها برای تعریف برنامه های خود استفاده کنند. علاوه بر این ، حزب یا رهبری که برای پیروزی در انتخابات بسیار محتمل است ، از طریق تجزیه و تحلیل احساسات پیش بینی می شود.

5 ابزار برتر تجزیه و تحلیل احساسات

ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات به برنامه هایی اشاره می کنند که به تعامل کاربر عمیق تر می شوند تا هدف ، احساسات و لحن پشت آنها را استخراج کنند و زمینه بیشتری را از مکالمات کاربر بدست آورند. چنین ابزارهایی برای شرکت هایی که از سیستم عامل های رسانه های اجتماعی ، گپ ها یا ایمیل ها استفاده می کنند برای تعامل با مصرف کنندگان خود مفید است.

این پنج ابزار برتر تجزیه و تحلیل احساسات است که توسط شرکت ها استفاده می شود:

1. BrandWatch

BrandWatch ابزاری محبوب تجزیه و تحلیل احساسات است که جنبه های مختلف رسانه های اجتماعی را پیگیری می کند تا احساسات کاربر را نسبت به یک سرویس یا برند نشان دهد.

امروز ، شرکت ها به طور معمول از BrandWatch برای تجزیه و تحلیل صدای کاربر 24/7 استفاده می کنند و متوجه تغییرات ظریف در احساسات کاربر نسبت به یک برند خاص می شوند. این ویژگی از ویژگی "بینش تصویر" برخوردار است که به شما امکان می دهد علاوه بر داده های متن ، یک تصویر را به عنوان داده های ورودی در نظر بگیرید. علاوه بر این ، این امکان را به شما می دهد تا آرم های به اشتراک گذاشته شده از طریق سیستم عامل های مختلف دیجیتال را کنترل کنید.

این ابزار به شما امکان می دهد سیستم عامل هایی را که در آن تصاویر برند شما قرار دارد ، تماشا کنید. همچنین می توانید بر اساس احساسات ، لحن ها و نگرش مشتریان ، سابقه عملکرد برند خود را برای مخاطب هدف خاص حفظ کنید.

این ابزار به مدت 15 روز یک آزمایش رایگان ارائه می دهد و توسط سیستم عامل های رسانه های اجتماعی مانند Facebook ، LinkedIn ، Twitter و غیره پشتیبانی می شود.

قیمت گذاری: در صورت درخواست موجود است

2. Talkwalker

TalkWalker برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات ، به محتوای رسانه های اجتماعی توجه نزدیکی دارد. این ویژگی "جستجوی سریع" را ارائه می دهد که نظرات کاربر ، تعامل ، ذکر نام تجاری ، وبلاگ ها و گپ ها را تجزیه و تحلیل می کند تا واکنش های خود را نسبت به فعالیت ها و پست های شما در رسانه های اجتماعی ثبت کند.

Talkwalker از هوش مصنوعی برای مطالعه احساسات کاربر استفاده می کند و همچنین از 25 زبان پشتیبانی می کند. علاوه بر این ، شما می توانید روند کاربر را رصد کرده و ویژگی های محبوب و نه چندان محبوب را از طریق احساسات شناسایی کنید.

این ابزار به مدت 15 روز یک آزمایش رایگان ارائه می دهد و توسط فیس بوک ، اینستاگرام ، توییتر و غیره پشتیبانی می شود.

قیمت گذاری: از 800 دلار در هر ماه شروع می شود

3. Awario

Awario ابزاری برای تجزیه و تحلیل احساسات است که برای تعیین احساسات و ذکرهای کاربر در زمان واقعی نظارت بر رسانه های اجتماعی است. این مناسب برای شرکت ها یا افرادی که برای رسیدگی به ارقام و اعداد استفاده می شوند مناسب است. این ابزار یک رابط کاربری تعاملی را ارائه می دهد که احساسات را بر اساس برند ، موضوع و کلمات کلیدی طبقه بندی می کند. علاوه بر این ، داشبورد بازخورد منفی را برای رقبا یا رقبا نشان می دهد.

Awario بیشتر منابع آنلاین ، از جمله وب سایت های مختلف ، وبلاگ ها ، انجمن ها و سیستم عامل های رسانه های اجتماعی را در بر می گیرد. این ابزار یک آزمایش رایگان 14 روزه ارائه می دهد و توسط فیس بوک ، اینستاگرام ، توییتر و غیره پشتیبانی می شود.

قیمت گذاری: از 29 دلار در هر ماه شروع می شود

4- لکسیالیتیک

Lexalytics یک ابزار تجزیه و تحلیل احساسات منحصر به فرد است که قادر به بینش در مورد اینکه چرا کاربر به روشی خاص به سرویس ارائه شده پاسخ می دهد. از NLP در مراحل اولیه برای پردازش متن استفاده می کند و سپس وظیفه تجزیه و تحلیل احساسات را برای شناسایی احساسات پنهان در تعامل کاربر انجام می دهد. Lexalytics می تواند تجزیه و تحلیل متن را پیکربندی کند ، مقادیر زیادی از ورودی متن را پردازش کند و با اجرای ابزار در پشت فایروال ، امنیت را فراهم کند.

علاوه بر این ، Lexalytics یک نمایشگر کاربر پسند و آسان برای خواندن ارائه می دهد که می توان بین دستگاه ها یا کاربران به اشتراک گذاشت. اساساً ، بیشتر ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات بینشی در مورد احساس کاربران نسبت به چیزی ارائه می دهند. با این حال ، ابزار Lexalytics به سؤال "چرا" پاسخ می دهد.

قیمت گذاری: در صورت درخواست موجود است

5. کلارابریج

Clarabridge یک راه حل مدیریت تجربه مشتری برای تشخیص احساسات کاربر در بخش های خدمات مشتری (CX Analytics) و شبکه های رسانه های اجتماعی (CX Social) ارائه می دهد. به طور معمول ، ایمیل ، نظرسنجی ، گپ و موارد دیگر را ردیابی می کند تا بینش های روشنی در مورد تمام احساسات کاربر شما ارائه شود.

این ابزار تجزیه و تحلیل گفتار را فراهم می کند که امکان پردازش داده های صوتی را برای تجزیه و تحلیل احساسات فراهم می کند و تیم های شرکت ها را قادر می سازد تا تماس ها و پشتیبانی مشتری را بهتر مدیریت کنند. از یک مقیاس 11 نقطه ای برای برچسب زدن یا طبقه بندی احساسات کاربر بر اساس کلمات و ظرافت های گرامری استفاده می کند.

این ابزار یک آزمایش رایگان 14 روزه ارائه می دهد و توسط سیستم عامل های رسانه های اجتماعی مانند فیس بوک ، اینستاگرام ، توییتر و غیره پشتیبانی می شود.

قیمت گذاری: در صورت درخواست موجود است

بردن

تجزیه و تحلیل احساسات یک زمینه به سرعت در حال تحول از علم محاسباتی است. امروز ، شرکت هایی که به دنبال مقیاس ارتفاعات جدید در بازار هستند ، نیاز به ایده بهتری در مورد عملکرد محصولات خود دارند ، اگر مصرف کنندگان راضی باشند ، چگونه از رقبا پیشی بگیرند و چه عواملی قبل از خرید هر نهاد بر خریداران تأثیر می گذارند.

همه این الزامات خواستار بررسی تجزیه و تحلیل احساسات در چارچوب سازمانی هستند. علاوه بر این ، این فناوری جایگزین فرآیندهای شیوع سنتی مانند نظرسنجی های درب به درب یا تلفنی است که بینش در مورد سلیقه مصرف کنندگان ، روند بازار و عملکرد کلی شرکت را جمع می کند.

آیا این مقاله به شما در درک اهمیت تحلیل احساسات کمک می کند؟در زیر نظر دهید یا در فیس بوک ، توییتر یا LinkedIn به ما اطلاع دهید. ما از اینکه ازت خبر داشته باشیم خوشحال میشویم!