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

Η ανάλυση συναισθήματος και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) στα κοινωνικά μέσα είναι ένας αποδεδειγμένος τρόπος για να εξαγάγετε εισichten από τους ανθρώπους και την κοινωνία. Αντί να ζητήσετε από έναν αναλυτή να ξοδέψει εβδομάδες διαβάζοντας σχόλια στα κοινωνικά μέσα και να σας παρέχει μια αναφορά, 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 καθημερinan. Κάθε δείκτης υποδηλώνει ότι θα δούμε περισσότερα δεδομένα που παράγονται με το χρόνο, όχι λιγότερα.

Υπάρχει απλώς πολύ δεδομένα για να τα αναθεωρήσετε 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 το brand σας αυτή τη στιγμή. Η ικανότητα να ελαχιστοποιήσετε την επιλογή偏差 και να αποφύγετε την εξάρτηση από ανεκδοτικά σημαίνει ότι οι αποφάσεις σας θα έχουν μια σταθερή βάση. Αυτό σημαίνει ότι θα κάνετε λιγότερα λάθη καθώς αντιδράτε σε έναν ταχέως μεταβαλλόμενο κόσμο.

Ανάλυση Συναισθήματος & NLP Σε Δράση: Πρόσληψη, Δημόσια Υγεία και Μάρκετινγκ

Μaybe θα 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 NLP και ανάλυση συναισθήματος, μπορείτε να λύσετε προβλήματα πιο γρήγορα.

Αποθηκεύστε Χρόνο Κατά Την Πρόσληψη

Στην πρόσληψη, η εύρεση ποιοτικών υποψηφίων είναι δύσκολη. Workopolis εκτιμά ότι “όσο το 75% των αιτητών για μια δεδομένη θέση δεν είναι στην πραγματικότητα κατάλληλοι για να την κάνουν.” 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 καλά, 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評価 για να βρει υποψήφιους που ταιριάζουν καλά.

Δημόσια Υγεία και Εκτάκτες Ανάγκες

Το 2020, όλοι abbiamo ξεκινήσει 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 κοινωνική συμπεριφορά γρήγορα είναι απαραίτητη. Με NLP, μπορείτε να αναλύσετε τα κοινωνικά μέσα για να αξιολογήσετε το συνάισθημα. Για παράδειγμα, ένα πρόσφατο έργο ανάλυσε πάνω από 1.000 tweets χρησιμοποιώντας το κλειδί masks για να κατανοήσει πώς σκέφτονται και чувствούν οι άνθρωποι για τις μάσκες.

Μάρκετινγκ

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

Likes are the new currency, NLP in social media

Πώς Λειτουργεί Τεχνικά Η Ανάλυση Συναισθήματος;

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

1) Αναπτύξτε Ένα Σχετικό Ερωτηματικό Επιχειρήσεων

Αποφασίστε ποια ερωτήματα θέλετε να απαντήσετε και αν αυτές οι τεχνικές δεδομένων είναι μια καλή ταίριασμα 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 στις εκστρατείες 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 φυσική γλώσσα επεξεργασίας. Απαιτεί ακόμη περαιτέρω βελτίωση, αλλά έχετε την αρχή ενός κατάλληλου ερωτήματος.

2) Βρείτε Τη Πηγή Δεδομένων Σας

Ο επόμενος σας βήμα είναι να βρείτε μια σχετική πηγή δεδομένων για ανάλυση. Ιδανικά, αναζητήστε 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 πλατφόρμες κοινωνικών μέσων χρησιμοποιώντας APIs.

Συμβουλή: Ο όγκος δεδομένων είναι ζωτικός για την ανάλυση συναισθήματος να λειτουργήσει. Jako 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) Προεπεξεργαστείτε Τα Δεδομένα Σας

Οι περισσότερες πηγές δεδομένων, ιδιαίτερα τα κοινωνικά μέσα και το περιεχόμενο που δημιουργείται από τους χρήστες, απαιτούν προεπεξεργασία πριν να μπορέσετε να εργαστείτε με αυτά. Υποθέτοντας ότι αναλύετε μια πηγή κειμένου, αρχίστε να αφαιρείτε ненужείς στίξεις, χαρακτήρες και άλλα καθαρά κείμενα. 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 να αναγνωρίσετε τις ρίζες των λέξεων και να μειώσετε τον θόρυβο στα δεδομένα σας.

4) Αναλύστε Τα Δεδομένα

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

5) Κριτικά Αξιολογήστε Τα Αποτελέσματα

Δεν μπορείτε απλώς να αποδεχτείτε την ανάλυση δεδομένων που παράγεται από τις μηχανές χωρίς κριτική. Οι ερευνητές έχουν βρει ότι τα εργαλεία μάθησης μηχανής τείνουν να αντανακλούν την ανθρώπινη προκατάληψη. Για παράδειγμα, η Amazon απέριψε einen αλγόριθμο ανθρώπινου δυναμικού επειδή διακρινόταν κατά των γυναικών. Μετά από όλα, τα ιστορικά δεδομένα, σε αυτή την περίπτωση, ήταν κυρίως βασισμένα σε άνδρες. Αυτό είναι όπου οι αξίες σας – όπως η δέσμευση για ένταξη και ποικιλία – χρειάζεται να ισορροπήσουν τις δεδομένα-κίνητες εισichten. 

Αυτό ισχύει επίσης για τα αποτελέσματα που παράγονται από τις μηχανές αναζήτησης. Ο 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 ψάξετε για διπλώματα ευρεσιτεχνίας 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 ευρεσιτεχνίας είναι σημαντική για όλους τους καινοτόμους επειδή έτσι μπορούν να γνωρίζουν ποιος δουλεύει σε συγκεκριμένες καινοτομίες και αν οι καινοτομίες τους είναι τόσο μοναδικές και νέες όσο νομίζουν.”

KISSPatent CEO, D’vorah Graeser

6) Καθορίστε Τα Επόμενα Βήματα

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

Δεν Είστε Βέβαιοι Πού Να Ξεκινήσετε Με NLP Στα Κοινωνικά Μέσα;

Η εύρεση των σωστών δεδομένων, η εφαρμογή αλγορίθμων σε αυτά τα δεδομένα και η λήψη χρηστικών επιχειρηματικών εισichten δεν είναι εύκολη. Αφού οι μεγάλες εταιρείες με βαθύς πόρο έχουν κάνει λάθη στα προγράμματα NLP. Για αυτό, αξίζει να λάβετε μια εξωτερική προοπτική στα δεδομένα σας. Επικοινωνήστε με την Blue Orange Digital σήμερα για να δείτε πώς μπορείτε να λάβετε γρηγορότερες εισichten 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, τις δεδομένα-κίνητες λύσεις για Αλυσίδα Εφοδιασμού, Αυτοματοποίηση Έγγραφων Υγείας και περισσότερα Case Studies.