6 Βήματα Για Να Πάρεις Εισροές Από Τα Κοινωνικά Μέσα Με Φυσική Γλώσσα

Η ανάλυση συναισθήματος και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) στα κοινωνικά μέσα είναι ένας αποδεδειγμένος τρόπος για να εξάγετε πληροφορίες από τους ανθρώπους και την κοινωνία. Αντί να ζητήσετε από einen αναλυτή να περάσει εβδομάδες διαβάζοντας σχόλια στα κοινωνικά μέσα και να σας παρέχει μια έκθεση, η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να σας δώσει μια γρήγορη περίληψη. Αυτό σημαίνει ότι μπορείτε να λαμβάνετε αποφάσεις πιο γρήγορα.

Γιατί Χρειάζεστε Ανάλυση Συναισθήματος και NLP στα Κοινωνικά Μέσα;

Ζείτε στην εποχή των μεγάλων δεδομένων. Πάρτε τους χρήστες των κοινωνικών μέσων ως παράδειγμα. Το 2019, υπήρχαν 3,4 δισεκατομμύρια ενεργοί χρήστες κοινωνικών μέσων στον κόσμο. Στο YouTube μόνο, μια ώρα βίντεο περιεχομένου παρακολουθείται καθημερινά. Κάθε δείκτης υποδηλώνει ότι θα δούμε περισσότερα δεδομένα που παράγονται με τον καιρό, όχι λιγότερα.

Υπάρχει απλά πολύ δεδομένα για να τα εξετάσετε χειροκίνητα. Ακόμη και οι οργανισμοί με μεγάλους προϋπολογισμούς όπως οι εθνικές κυβερνήσεις και οι παγκόσμιες εταιρείες χρησιμοποιούν εργαλεία ανάλυσης δεδομένων, αλγόριθμους και επεξεργασία φυσικής γλώσσας.

Χρησιμοποιώντας αυτές τις τεχνικές, μπορείτε να κατανοήσετε τι λένε οι άνθρωποι για την εταιρεία σας αυτή τη στιγμή. Η ικανότητα να ελαττώσετε την επιλογή偏見 και να αποφύγετε την εξάρτηση από αναδρομές σημαίνει ότι οι αποφάσεις σας θα έχουν μια σταθερή βάση. Αυτό σημαίνει ότι θα κάνετε λιγότερα λάθη καθώς αντιδράτε σε ένα ταχέως μεταβαλλόμενο κόσμο.

Ανάλυση Συναισθήματος και NLP σε Δράση: Πρόσληψη, Δημόσια Υγεία και Μάρκετινγκ

Μπορεί να σκεφτείτε αν αυτά τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων είναι χρήσιμα στον πραγματικό κόσμο ή αν είναι αξιόπιστα για χρήση. Αυτά τα εργαλεία υπάρχουν για πάνω από μια δεκαετία και βελτιώνονται κάθε χρόνο. Με την NLP και την ανάλυση συναισθήματος, μπορείτε να λύσετε προβλήματα πιο γρήγορα.

Αποθηκεύστε Χρόνο Κατά τη Διάρκεια της Πρόσληψης

Κατά τη διάρκεια της πρόσληψης, η εύρεση ποιοτικών υποψηφίων είναι δύσκολη. Workopolis εκτιμά ότι “όσο το 75% των υποψηφίων για μια θέση δεν είναι στην πραγματικότητα ποιοτικά για να την εκτελέσουν.” Η διασπάθιση χρόνου σε αυτούς τους υποψήφιους δεν είναι παραγωγική. Ευτυχώς, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η ανάλυση μπορούν να σας βοηθήσουν να αναγνωρίσετε υποψήφιους που ταιριάζουν με την εταιρεία σας, ώστε να χρησιμοποιήσετε τον χρόνο σας παραγωγικά. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η Blue Orange Digital συνεργάστηκε με ένα hedge fund για να βελτιώσει τη διαδικασία ανθρώπινου δυναμικού. Χρησιμοποιώντας δέκα χρόνια δεδομένων υποψηφίων και βιογραφικών, η εταιρεία έχει τώρα ένα εξειδικευμένο μοντέλο αξιολόγησης για να βρει υποψήφιους που ταιριάζουν.

Δημόσια Υγεία και Εκτάκτες Ανάγκες

Το 2020, όλοι abbiamo αρχίσει να μαθαίνουμε την αξία της μεγάλης κλίμακας ανάλυσης δεδομένων δημόσιας υγείας λόγω της ταχείας εξάπλωσης του COVID. Σε αυτές τις κρίσεις, η ανίχνευση αλλαγών στη συμπεριφορά των κοινωνικών μέσων είναι απαραίτητη. Με την NLP, μπορείτε να αναλύσετε τα κοινωνικά μέσα για να αξιολογήσετε το συναισθήμα. Για παράδειγμα, ένα πρόσφατο έργο ανάλυσε πάνω από 1.000 tweets χρησιμοποιώντας το κλειδί masks για να κατανοήσει πώς οι άνθρωποι σκέφτονται και αισθάνονται για τις μάσκες.

Μάρκετινγκ

Στο μάρκετινγκ, πρέπει να ενημερώνεστε για το πώς σκέφτεται και αισθάνεται η στόχος αγορά σας. Μια μελέτη του 2019 χρησιμοποιήθηκε η ανάλυση συναισθήματος του Twitter για να κατανοήσει καλύτερα τις εταιρείες ενδυμάτων: Nike και Adidas. Αναλύοντας 30.895 αγγλικές γλώσσες tweets, οι ερευνητές βρήκαν ότι “η Adidas έχει πιο θετικό συναισθήμα από τη Nike.” Ωστόσο, πάνω από το 50% των tweets είχαν ουδέτερο συναισθήμα. Αυτό σημαίνει ότι vẫn υπάρχει μια σημαντική ευκαιρία να κερδίσετε περισσότερες θετικές αναφορές από την αγορά.

Likes είναι το νέο νόμισμα, NLP στα κοινωνικά μέσα

Πώς Λειτουργεί Η Ανάλυση Συναισθήματος Τεχνικά;

Για την ανάλυση συναισθήματος να λειτουργήσει αποτελεσματικά, υπάρχουν quelques τεχνικά σημεία που πρέπει να έχετε υπόψη.

1) Ανάπτυξη Ένα Σχετικό Ερωτήμα Επιχειρήσεων

Αποφασίστε ποια ερωτήματα θέλετε να απαντήσετε και αν αυτές οι τεχνικές δεδομένων είναι μια καλή προσαρμογή για αυτά τα ερωτήματα. Ας εξετάσουμε δύο ερωτήματα μάρκετινγκ

• Πρέπει να ξεκινήσουμε μια μάρκετινγκ συνεργασία με μια εταιρεία πιστωτικών καρτών για να κάνουμε περισσότερες πωλήσεις;
• Παίρνουμε απόδοση από τις καμπάνιες μάρκετινγκ influencers;

Το πρώτο ερώτημα αφορά τη στρατηγική και τις μελλοντικές δυνατότητες, οπότε δεν θα υπάρξει πολύ δεδομένα για ανάλυση. Για αυτό, θα σας προτείνουμε να μην προσπαθήσετε να απαντήσετε σε αυτό το ερώτημα με ανάλυση συναισθήματος. Αντίθετα, το δεύτερο ερώτημα είναι πιο υποσχόμενο για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Απαιτεί ακόμη περαιτέρω βελτίωση, αλλά έχετε την αρχή ενός κατάλληλου ερωτήματος.

2) Βρείτε Τη Πηγή Δεδομένων Σας

Ο επόμενος βήματός σας είναι να βρείτε μια σχετική πηγή δεδομένων για ανάλυση. Ιδανικά, ψάξτε για πηγές δεδομένων που ήδη έχετε παρά να δημιουργήσετε κάτι νέο. Για την πρόσληψη, πιθανότατα έχετε μια βάση δεδομένων υποψηφίων και επιτυχημένων προσλήψεων στο σύστημα παρακολούθησης υποψηφίων. Στο μάρκετινγκ, μπορείτε να κατεβάσετε δεδομένα από τις πλατφόρμες κοινωνικών μέσων χρησιμοποιώντας APIs.

Συμβουλή: Ο όγκος δεδομένων είναι ζωτικός για την ανάλυση συναισθήματος να λειτουργήσει. Ως κανόνας, το σύνολο δεδομένων σας πρέπει να έχει τουλάχιστον 1.000 παραδείγματα (π.χ. 1.000 tweets ή 1.000 προφίλ υποψηφίων). Ότι είναι λιγότερο από αυτό, και είναι λιγότερο πιθανό να λάβετε στατιστικά σημαντικά αποτελέσματα.

Διαβάστε περισσότερα για εναλλακτικές πηγές δεδομένων και συμπλήρωση των δεδομένων σας με δεδομένα τρίτων.

3) Προεπεξεργασία Δεδομένων

Οι περισσότερες πηγές δεδομένων, đặc biệt τα κοινωνικά μέσα και το περιεχόμενο που δημιουργείται από τους χρήστες, απαιτούν προεπεξεργασία πριν να μπορείτε να εργαστείτε με αυτά. Υποθέτοντας ότι αναλύετε μια πηγή κειμένου, αρχίστε να αφαιρείτε ненужαστα σημεία στίξης, χαρακτήρες και άλλα κείμενα καθαρισμού. Η διασπάθιση χρόνου σε αυτό το βήμα θα βελτιώσει την ποιότητα της ανάλυσης.

Καθώς μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων τείνουν να παράγουν καλύτερα αποτελέσματα, χρησιμοποιήστε εργαλεία για να καθαρίσετε τα δεδομένα περαιτέρω. Για παράδειγμα, ο αλγόριθμος Porter Stemmer είναι ένας χρήσιμος τρόπος για να καθαρίσετε το κείμενο δεδομένων. Αυτός ο αλγόριθμος βοηθά στην αναγνώριση των ριζικών λέξεων και να μειώσει τον θόρυβο στα δεδομένα σας.

4) Ανάλυση Δεδομένων

Ανάλογα με τους στόχους σας, υπάρχουν διαφορετικά εργαλεία λογισμικού και αλγόριθμοι διαθέσιμοι για να αναλύσουν τα δεδομένα. Υποθέτοντας ότι αναλύετε κείμενο, ο αλγόριθμος Naïve Bayes είναι η σωστή επιλογή για να διεξαγάγετε ανάλυση συναισθήματος.

5) Κριτική Αξιολόγηση Εξόδων

Δεν μπορείτε απλά να αποδεχτείτε την ανάλυση δεδομένων που παράγεται από τις μηχανές χωρίς κριτική. Οι ερευνητές έχουν βρει ότι τα εργαλεία машинικής μάθησης τείνουν να αντανακλούν ανθρώπινο προκατάληψη. Για παράδειγμα, η Amazon απέρριψε einen αλγόριθμο ανθρώπινου δυναμικού (AMZN ) επειδή διακρινόταν εναντίον γυναικείων υποψηφίων. Μετά από όλα, τα ιστορικά δεδομένα, σε αυτή την περίπτωση, ήταν κυρίως βασισμένα σε άνδρες. Εκεί είναι που οι αξίες σας – όπως η δέσμευση για ένταξη και ποικιλία – πρέπει να ισορροπήσουν τις δεδομένα-κίνητες εντυπώσεις. 

Αυτό ισχύει επίσης για τα αποτελέσματα που παράγονται από τις μηχανές αναζήτησης. Η CEO της KISSPatent, D’vorah Graeser, παρέχει ένα παράδειγμα του πώς η NLP βελτιώνει τα αποτελέσματα αναζήτησης όταν αναλύει πληροφορίες από τον Παγκόσμιο Οργανισμό Ιδιοκτησίας Πνευματικής Ιδιοκτησίας 

“Η χρήση NLP είναι ιδιαίτερα σχετική και χρήσιμη όταν προσπαθείτε να βρείτε διπλώματα για νέες τεχνολογίες όπως το blockchain ή την τεχνητή νοημοσύνη, οι οποίες δεν έχουν καθορισμένες κατηγορίες στον Παγκόσμιο Οργανισμό Ιδιοκτησίας Πνευματικής Ιδιοκτησίας, για παράδειγμα. Η δυνατότητα να αναζητήσετε και να βρείτε διπλώματα είναι σημαντική για όλους τους καινοτόμους, επειδή έτσι μπορούν να γνωρίζουν ποιος δουλεύει σε bestimmtes καινοτομίες και αν οι καινοτομίες τους είναι τόσο μοναδικές και νέες όσο νομίζουν.”

CEO της KISSPatent, D’vorah Graeser

6) Καθορίστε Τα Επόμενα Βήματα

Μόνη της, η ανάλυση συναισθήματος δεν θα αλλάξει την επιχείρησή σας. Πρέπει να αναθεωρήσετε αυτές τις εντυπώσεις και να λάβετε μια απόφαση. Για παράδειγμα, μπορεί να βρείτε ότι έχετε μια αυξανόμενη ποσότητα αρνητικού συναισθήματος για την εταιρεία σας στο διαδίκτυο. Σε αυτή την περίπτωση, μπορεί να ξεκινήσετε ένα ερευνητικό έργο για να αναγνωρίσετε τις ανησυχίες των πελατών και στη συνέχεια να κυκλοφορήσετε μια βελτιωμένη έκδοση του προϊόντος σας.

Αν Δεν Είστε Βέβαιος Πού Να Ξεκινήσετε Με NLP στα Κοινωνικά Μέσα;

Η εύρεση των σωστών δεδομένων, η εφαρμογή αλγορίθμων σε αυτά τα δεδομένα και η απόκτηση χρηστικών επιχειρηματικών εντυπώσεων δεν είναι εύκολο. Μετά από όλα, μεγάλες εταιρείες με βαθιά πόρους έχουν κάνει λάθη στα έργα NLP. Για αυτό, πληρώνει να πάρει μια εξωτερική προοπτική στα δεδομένα σας. Επικοινωνήστε με την Blue Orange Digital σήμερα για να μάθετε πώς μπορείτε να πάρετε γρηγορότερες εντυπώσεις από τα κοινωνικά μέσα και άλλα δεδομένα στην οργάνωση σας.

Για περισσότερα σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη και τις τεχνολογικές τάσεις, δείτε τον Josh Miramant, CEO της Blue Orange Digital, για τις δεδομένα-κίνητες λύσεις για Αλυσίδες Εφοδιασμού, Αυτοματοποίηση Ιατρικών Εγγράφων και πολλά άλλα Περιπτωσιολογικές Μελέτες.