6 стъпки за получаване на информация от социалните медии с обработка на естествен език

Анализът на настроенията и обработката на естествения език (NLP) на социалните медии е доказан начин за извличане на представа от хората и обществото. Вместо да молите анализатор да прекара седмици в четене на коментари в социалните медии и предоставяне на отчет, анализът на настроението може да ви даде бързо обобщение. Това означава, че можете да вземате решения по-бързо.

Защо имате нужда от анализ на настроението и НЛП в социалните медии?

Живеете в ерата на големите данни. Вземете за пример потребителите на социални медии. в 2019, имаше 3.4 милиарда активни потребители на социални медии в света. На YouTube само един милиард часа видео съдържание се гледа ежедневно. Всеки индикатор предполага, че ще видим повече данни, произведени с течение на времето, не по-малко.

Просто има твърде много данни, за да ги прегледате ръчно. Дори организации с големи бюджети като национални правителства и глобални корпорации използват инструменти за анализ на данни, алгоритми и обработка на естествен език.

Използвайки тези техники, можете да разберете какво казват хората за вашата марка в момента. Способността да минимизирате пристрастията при избора и да избягвате да разчитате на анекдоти означава, че вашите решения ще имат стабилна основа. Това означава, че ще правите по-малко грешки, докато реагирате на бързо променящия се свят.

Анализ на настроението и НЛП в действие: Наемане, обществено здраве и маркетинг

Може би се чудите дали тези инструменти за анализ на данни са полезни в реалния свят или дали са надеждни за използване. Тези инструменти съществуват от повече от десетилетие и всяка година се подобряват. С НЛП и анализ на настроението можете да решавате проблеми по-бързо.

Спестете време при наемане

При наемането на работа намирането на качествени кандидати е трудно. Работополис изчислява, че „до 75% от кандидатите за дадена роля всъщност не са квалифицирани да я изпълняват“. Отделянето на време за тези кандидати не е продуктивно. За щастие, обработката на естествения език и анализите могат да ви помогнат да идентифицирате подходящи кандидати, така че да можете да използвате времето продуктивно. Ето защо Blue Orange Digital работи с хедж фонд да оптимизират процеса на управление на човешките ресурси. Използвайки данни за кандидати и автобиографии за десет години, фирмата вече разполага с усъвършенстван модел за оценяване, за да намери подходящи кандидати.

Обществено здраве и извънредни ситуации

През 2020 г. всички започнахме да научаваме стойността на широкомащабния анализ на данните за общественото здраве поради бързото разпространение на COVID. При тези кризи бързото откриване на промени в социалното поведение е от съществено значение. С НЛП можете да анализирате социалните медии, за да оцените настроенията. Например скорошен проект анализира над 1,000 туита използвайки ключовата дума masks, за да разберете как хората мислят и се чувстват относно маските.

маркетинг

В маркетинга трябва да сте информирани за това как мисли и чувства вашият целеви пазар. А 2019 проучване използва анализ на настроенията в Twitter, за да разбере по-добре марките дрехи: Nike и Adidas. Анализирайки 30,895 50 туита на английски език, изследователите установиха, че „Adidas има по-положително настроение от Nike“. Над XNUMX% от туитовете обаче имаха неутрално мнение. Това означава, че все още има значителна възможност да спечелите повече положителни споменавания от пазара.

Харесванията са новата валута, НЛП в социалните медии

Как работи технически анализът на настроението?

За да може анализът на настроението да работи ефективно, трябва да имате предвид няколко основни технически точки.

1) Разработете уместен бизнес въпрос

Решете на какви въпроси искате да отговорите и дали тези техники за данни са подходящи за тези въпроси. Нека разгледаме два маркетингови въпроса

• Трябва ли да започнем маркетингово партньорство с компания за кредитни карти, за да направим повече продажби?
• Получаваме ли възвращаемост от нашите маркетингови кампании с влияние?

Първият въпрос се отнася до стратегията и бъдещите възможности, така че няма да има много данни за анализ. Затова препоръчваме да не се опитвате да отговорите на този въпрос с анализ на настроенията. За разлика от това, въпрос две е по-обещаващ за обработка на естествен език. Все още изисква допълнително уточняване, но имате началото на подходящ въпрос.

2) Намерете своя източник на данни

Следващата ви стъпка е да намерите подходящ източник на данни за анализ. В идеалния случай потърсете източници на данни, които вече имате, вместо да създавате нещо ново. За наемане вероятно имате база данни с кандидати и успешни наети във вашата система за проследяване на кандидати. В маркетинга можете да изтегляте данни от платформи на социални медии, като използвате API.

Съвет: Обемът на данните е жизненоважен, за да работи анализът на настроението. Като основно правило вашият набор от данни трябва да има поне 1,000 примера (напр. 1,000 туита или 1,000 профила на кандидат). Всичко по-малко от това и е по-малко вероятно да получите статистически значими резултати.

Прочетете повече за алтернативни източници на данни и допълване на вашите данни с данни от трети страни.

3) Предварителна обработка на вашите данни

Повечето източници на данни, особено социалните медии и генерираното от потребителите съдържание, изискват предварителна обработка, преди да можете да работите с тях. Ако приемем, че анализирате текстов ресурс, започнете с премахване на ненужната пунктуация, знаци и друг почистващ текст. Отделянето на време за тази стъпка ще подобри качеството на получения анализ.

Тъй като по-обширните набори от данни водят до по-добри резултати, използвайте инструменти за допълнително почистване на данните. Например, на Алгоритъм на Портър Стемър е полезен начин за почистване на текстови данни. Този алгоритъм помага за идентифициране на коренни думи и намаляване на шума във вашите данни.

4) Анализирайте данните

В зависимост от вашите цели има различни софтуерни инструменти и алгоритми за анализиране на данните. Ако приемем, че анализирате текст, алгоритъмът Naive Bayes е правилният избор за извършване на анализ на настроението.

5) Критично оценявайте резултатите

Не можете просто да приемете безкритично анализа на данните, генериран от машини. Изследователите са открили, че инструментите за машинно обучение са склонни да отразяват човешките пристрастия. Например, Amazon премахна алгоритъм за човешки ресурси защото дискриминираше кандидатките. В крайна сметка историческите данни в този случай се основават главно на мъже. Това е мястото, където вашите ценности – като ангажимент за приобщаване и разнообразие – трябва да балансират базирани на данни прозрения. 

Това важи и за резултатите, получени от търсачките. Главният изпълнителен директор на KISSPatent D'vorah Graeser дава пример за това как NLP подобрява резултатите от своите търсачки, когато анализира информация от Световната организация за интелектуална собственост 

„Използването на НЛП е особено подходящо и полезно, когато се опитвате да търсите патенти за нови технологии като блокчейн или изкуствен интелект, които нямат определени категории в Световната организация за интелектуална собственост, например. Възможността да търсите и намирате патенти е важна за всички новатори, защото по този начин те могат да знаят кой работи върху определени иновации и дали техните иновации са толкова уникални и нови, колкото си мислят.“

Изпълнителен директор на KISSPatent, D'vorah Graeser

6) Определете следващите стъпки

Сам по себе си анализът на настроението няма да промени бизнеса ви. Трябва да прегледате тези прозрения и да вземете решение. Например, може да откриете, че имате нарастващо количество негативни настроения относно вашата марка онлайн. В такъв случай можете да започнете изследователски проект, за да идентифицирате притесненията на клиентите и след това да пуснете подобрена версия на вашия продукт.

Не сте сигурни откъде да започнете с НЛП в социалните медии?

Намирането на правилните данни, прилагането на алгоритми към тези данни и получаването на използваема бизнес информация не е лесно. В края на краищата големи компании с големи ресурси са допуснали грешки в своите проекти за обработка на естествен език. Ето защо си струва да получите външна гледна точка върху вашите данни. Контакт Син оранжев цифров днес, за да разберете как можете да получите по-бърза информация от социалните медии и други данни във вашата организация.

За повече информация относно AI и технологичните тенденции вижте Джош Мирамант, главен изпълнителен директор на управляваните от данни решения на Blue Orange Digital за Supply Chain, Автоматизация на здравни документии още казуси.