6 Askelta Sosiaalisen Median Analysointiin Luonnollisen Kielen Prosessoinnin Avulla

Mieli ja luonnollisen kielen prosessointi sosiaalisessa mediassa on osoittautunut tapaksi hankkia tietoa ihmisistä ja yhteiskunnasta. Sen sijaan, että pyytäisit analyytikkoa viettämään viikkoja lukemalla sosiaalisen median kommentteja ja laatimassa raporttia, mielialan analyysi voi antaa sinulle nopean yhteenvedon. Tämä tarkoittaa, että voit tehdä päätöksiä nopeammin.

Miksi Tarvitset Mielialan Analyysin ja Luonnollisen Kielen Prosessoinnin Sosiaalisessa Mediassa?

Elät suuren datan aikakaudella. Otetaan esimerkiksi sosiaalisen median käyttäjät. Vuonna 2019 oli 3,4 miljardia aktiivista sosiaalisen median käyttäjää maailmassa. YouTube-palvelussa yksi miljardi tuntia video sisältöä katsotaan päivittäin. Kaikki osoittimet viittaavat siihen, että tulemme näkemään enemmän dataa, ei vähemmän.

On yksinkertaisesti liian paljon dataa, jota voit tarkastella manuaalisesti. Jopa suurilla budjeteilla varustetut organisaatiot, kuten kansalliset hallitukset ja globaalit konsernit, käyttävät data analyysi työkaluja, algoritmeja ja luonnollisen kielen prosessointia.

Käyttämällä näitä tekniikoita, voit ymmärtää, mitä ihmiset sanovat brändistäsi juuri nyt. Mahdollisuus minimoida valintavirhe ja välttää anekdoottien luottaminen tarkoittaa, että päätöksesi perustuvat vankkaan perusta. Tämä tarkoittaa, että teet vähemmän virheitä reagoidessasi nopeasti muuttuvaan maailmaan.

Mielialan Analyysi ja Luonnollisen Kielen Prosessointi Toiminnassa: Henkilöstö, Julkinen Terveydenhuolto ja Markkinointi

Mietit ehkä, ovatko nämä data analyysi työkalut hyödyllisiä todellisessa maailmassa tai ovatko ne luotettavia. Nämä työkalut ovat olleet olemassa yli vuosikymmenen, ja ne paranevat joka vuosi. Mielialan analyysin ja luonnollisen kielen prosessoinnin avulla voit ratkaista ongelmia nopeammin.

Säästä Aikaa Henkilöstöprosessissa

Henkilöstöprosessissa laadukkaiden ehdokkaiden löytäminen on vaikeaa. Workopolis arvioi, että “jopa 75% hakijoista tietyistä tehtävistä eivät ole oikeasti päteviä tehtävään.” Ajan käyttäminen näihin ehdokkaisiin ei ole tuottavaa. Onneksi luonnollinen kielen prosessointi ja analytiikka voivat auttaa sinua tunnistamaan sopivat ehdokkaat, jotta voit käyttää aikaa tuottavasti. Tämän vuoksi Blue Orange Digital työskenteli hedge-rahaston kanssa optimoimaan heidän henkilöstöprosessiaan. Käyttämällä kymmenen vuoden verran hakijoiden dataa ja ansioluetteloita, yrityksellä on nyt kehittynyt arviointimalli löytääkseen sopivat ehdokkaat.

Julkinen Terveydenhuolto ja Kriisit

Vuonna 2020 olemme kaikki alkaneet ymmärtää suuren mittakaavan julkisen terveydenhuollon datan analyysin arvoa COVID-19-pandemian nopean leviämisen vuoksi. Näissä kriisitilanteissa sosiaalisen käyttäytymisen nopea havaitseminen on olennaista. Mielialan analyysin avulla voit analyysoida sosiaalisen median mielialaa. Esimerkiksi äskettäinen projekti analysoi yli 1 000 twiittiä, joissa käytettiin avainsanaa “maskit” ymmärtääkseen, miten ihmiset ajattelevat ja tuntevat maskien suhteen.

Markkinointi

Markkinoinnissa sinun on oltava perillä siitä, miten kohderyhmäsi ajattelee ja tuntelee. Vuonna 2019 tehtiin tutkimus, jossa käytettiin Twitterin mielialan analyysiä ymmärtääkseen vaatetusbrändejä, kuten Nikea ja Adidasta, paremmin. Analyysoiden 30 895 englanninkielistä twiittiä, tutkijat löysivät, että “Adidasilla on enemmän positiivista mielialaa kuin Niekellä.” Kuitenkin yli 50% twiiteistä oli neutraalia mielialaa. Tämä tarkoittaa, että on edelleen merkittävä mahdollisuus saada enemmän positiivisia mainintoja markkinasta.

Likes are the new currency, NLP in social media

Miten Mielialan Analyysi Toimii Teknisesti?

Mielialan analyysin toimimiseksi on muutamia olennaisia teknisiä seikkoja, jotka on otettava huomioon.

1) Kehitä Asiakkaan Liiketoimintakysymys

Päätä, mitä kysymyksiä haluat vastata ja ovatko nämä data tekniikat hyvä sopimus näihin kysymyksiin. Tarkastellaan kahta markkinointikysymystä

• Pitäisikö meidän käynnistää markkinointiyhteistyö luottokorttiyhtiön kanssa myydäksemme enemmän?
• Saatamme kohtuullisia tuottoja influensserimarkkinoinnista?

Ensimmäinen kysymys koskee strategiaa ja tulevaisuuden mahdollisuuksia, joten siinä ei ole paljon dataa analyysia varten. Siksi ehdotamme, että et yritä vastata tähän kysymykseen mielialan analyysin avulla. Toisaalta kysymys kaksi on lupaavampi luonnollisen kielen prosessoinnille. Se vaatii edelleen tarkennusta, mutta sinulla on jo hyvä lähtökohta.

2) Löydä Datasi Lähde

Seuraava askel on löytää asiaankuuluva datan lähde analyysia varten. Ihanteellisesti etsi dataa, jota jo omistat, sen sijaan, että luot uutta. Henkilöstöprosessissa sinulla on luultavasti tietokanta hakijoista ja onnistuneista palkkauksista henkilöstöhallintajärjestelmässäsi. Markkinoinnissa voit ladata dataa sosiaalisen median alustoilta API:en avulla.

Vinkki: Datan määrä on olennaista mielialan analyysin toimimiseksi. Yleensä ottaen datan joukon on oltava vähintään 1 000 esimerkkiä (esim. 1 000 twiittiä tai 1 000 hakijan profiilia). Mikäli datan määrä on vähemmän, et välttämättä saa tilastollisesti merkittäviä tuloksia.

Lue lisää vaihtoehtoisista datan lähteistä ja datan täydentämisestä kolmannen osapuolen datalla.

3) Esikäsittele Datan

Useimmat datan lähteet, erityisesti sosiaalinen media ja käyttäjien luoma sisältö, vaativat esikäsittelyä ennen kuin voit käsitellä sitä. Olettaen, että analyysit tekstilähdettä, poista ensin tarpeettomat merkit, merkit ja muut tekstipuhdistukset. Ajan käyttäminen tähän vaiheeseen parantaa tuloksen laatua.

Koska laajemmat datan joukot tuottavat yleensä parempia tuloksia, käytä työkaluja datan puhdistamiseen. Esimerkiksi Porterin sanavala-algoritmi on hyödyllinen tapa puhdistaa tekstidatan. Tämä algoritmi auttaa tunnistamaan juurisanat ja vähentää melua datassa.

4) Analyysoida Dataa

Riippuen tavoitteistasi, on erilaisia ohjelmisto työkaluja ja algoritmeja saatavilla dataa analyysia varten. Olettaen, että analyysit tekstiä, Naïve Bayes -algoritmi on oikea valinta mielialan analyysin suorittamiseen.

5) Arvioi Kriittisesti Tulokset

Et voi yksinkertaisesti hyväksyä konen generoimaa data analyysia kriittisesti. Tutkijat ovat havainneet, että koneoppimisen työkalut usein heijastavat ihmisten harhaa. Esimerkiksi Amazon (AMZN ) lopetti salaisen rekrytointi algoritmin, koska se syrji naisia. Lopulta historiallinen data, tässä tapauksessa, perustui pääasiassa miehiin. Siinä kohtaa arvojesi, kuten sitoutuminen inklusioon ja monimuotoisuuteen, on tasapainotettava datajohtoiset näkemykset.

Tämä koskee myös hakukoneiden tuottamia tuloksia. KISSPatentin toimitusjohtaja D’vorah Graeser esittää esimerkin siitä, miten NLP parantaa heidän hakutuloksiaan analysoimalla tietoa Maailman henkilökohtaisten omistusoikeuksien järjestöltä

“NLP:n käyttäminen on erityisen relevanttia ja hyödyllistä, kun etsit patenteja uusille tekniikoille, kuten blockchainille tai tekoälylle, joilla ei ole määriteltyjä kategorioita Maailman henkilökohtaisten omistusoikeuksien järjestössä. Pystyäksesi etsimään ja löytämään patenteja on tärkeää kaikille innovaattoreille, jotta he voivat tietää, kuka työskentelee tietyillä innovaatioilla ja ovatko heidän innovaationsa yhtä uusia ja ainutlaatuisia kuin he ajattelevat.”

KISSPatentin toimitusjohtaja, D’vorah Graeser

6) Määritä Seuraavat Toimenpiteet

Yksin mielialan analyysi ei muuta liiketoimintasi. Sinun on tarkasteltava näitä oivalluksia ja tehtävä päätös. Esimerkiksi voit löytää, että sinulla on kasvava määrä negatiivista mielialaa brändistäsi verkossa. Tässä tapauksessa voit aloittaa tutkimushankkeen tunnistamaan asiakasten ongelmia ja julkaista parannetun version tuotteestasi.

Epävarma, Miten Käynnistää NLP Sosiaalisessa Mediassa?

Oikean datan löytäminen, algoritmien soveltaminen dataan ja saada käyttökelpoisia liiketoimintanäkemyksiä ei ole helppoa. Isojen yritysten kaltaiset suuret yritykset, joilla on syvät resurssit, ovat tehneet virheitä luonnollisen kielen prosessoinnin projekteissaan. Siksi kannattaa hankkia ulkopuolinen näkökulma dataasi. Ota yhteyttä Blue Orange Digitaliin tänään, jotta voit saada nopeammin oivalluksia sosiaalisesta mediasta ja muista organisaatiosi datasta.

Lisää AI:sta ja teknologiatrendeistä, katso Josh Miramant, Blue Orange Digitalin toimitusjohtajan datajohtoiset ratkaisut Toimitusketjun, Terveydenhuollon asiakirjojen automaatio ja lisää tapaustutkimuksia