AI 101
Aloittelijan opas mielipidetunnistukseen vuonna 2023
Ihmiset ovat tunteellisia olentoja; me kokiemme tunteita, aistimia ja tunteita 90% ajasta. Mielipidetunnistus on tulevaisuudessa yhä tärkeämpää tutkijoille, liiketoiminnalle ja organisaatioille ymmärtääkseen asiakaspalautetta ja tunnistamaan parantamisen kohteita. Sillä on monia sovelluksia, mutta siihen liittyy myös haasteita.
Mielipide viittaa ajatuksiin, näkemyksiin ja asenteisiin – pidettyyn tai ilmaistuun – jota motivoi tunteet. Esimerkiksi useimmat ihmiset tänään vain menevät sosiaaliseen mediaan ilmaisemaan mielipidettään sisällössä, kuten twiitissä. Sen vuoksi tekstiaineistojen tutkijat työskentelevät sosiaalisen median mielipidetunnistuksessa ymmärtääkseen yleisen mielipidettä, ennustamaan trendejä ja parantamaan asiakaskokemusta.
Tarkastellaan mielipidetunnistusta tarkemmin alla.
Mitä on mielipidetunnistus?
Luonnollisen kielen prosessointi (NLP) -tekniikka, jolla analyysoidaan tekstuaalista dataa, kuten asiakasarvosteluita, ymmärtääkseen tekstin taustalla olevan tunteen ja luokitella sitä positiiviseksi, negatiiviseksi tai neutraaliksi, kutsutaan mielipidetunnistukseksi.
Verkossa jaettava tekstuaalinen data on valtava. Yli 500 miljoonaa twiittiä jaetaan päivittäin mielipiteillä ja näkemyksillä. Kehittämällä kykyä analyysoida tämä suuri määrä dataa, organisaatiot voivat tehdä tietopohjaisia päätöksiä.
On olemassa kolme päätyyppiä mielipidetunnistusta:
1. Monitieteinen mielipidetunnistus
Monitieteisessä mielipidetunnistuksessa otetaan huomioon useita data-muotoja, kuten video, ääni ja teksti, analyysiin tunteista, jotka ilmaistaan sisällössä. Visuaalisten ja auditoristen vihjeiden, kuten kasvojen ilmeet ja äänensävy, huomioon ottaminen antaa laajan spektrin mielipiteitä.
2. Osittainen mielipidetunnistus
Osittainen analyysi käyttää NLP-menetelmiä analyysoidakseen ja poistamaan tunteita ja mielipiteitä, jotka liittyvät tiettyihin tuotteiden ja palvelujen ominaisuuksiin. Esimerkiksi ravintolaravintolassa tutkijat voivat poistaa mielipiteitä, jotka liittyvät ruokaan, palveluun, ilmapiiriin jne.
3. Monikielinen mielipidetunnistus
Jokaisella kielellä on oma kielioppi, syntaksi ja sanasto. Mielipide ilmaistaan eri tavoin kussakin kielessä. Monikielisessä mielipidetunnistuksessa kunkin kielen koulutetaan erikseen poistamaan tekstin mielipide.
Mitä työkaluja voit käyttää mielipidetunnistukseen?
Mielipidetunnistuksessa keräämme dataa (asiakasarvosteluita, sosiaalisen median viestejä, kommentteja jne.), esikäsittelemme sitä (poistamalla haluttomat tekstit, tokenisointi, POS-merkintä, johtaminen/leikkaaminen), poistamme ominaisuuksia (muuttaa sanoja numereiksi mallin luomiseksi) ja luokittelemme tekstin joko positiiviseksi, negatiiviseksi tai neutraaliksi.
Eri Python-kirjastot ja kaupallisesti saatavilla olevat työkalut helpottavat mielipidetunnistuksen prosessia, joka on seuraava:
1. Python-kirjastot
NLTK (Natural Language Toolkit) on laajasti käytetty tekstinkäsittelykirjasto mielipidetunnistukseen. Useat muut kirjastot, kuten Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) ja TextBlob, on rakennettu NLTK:n päälle.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) on voimakas kielen esitysmalli, joka on saavuttanut huipputuloksia monilla NLP-tehtävillä.
2. Kaupallisesti saatavilla olevat työkalut
Kehittäjät ja liiketoiminta voivat käyttää monia kaupallisesti saatavilla olevia työkaluja sovelluksiinsa. Nämä työkalut ovat mukautettavissa, joten esikäsittely- ja mallinnusmenetelmät voidaan räätälöidä tiettyihin tarpeisiin. Suositeltuja työkaluja ovat:
IBM Watson NLU on pilvipalvelu, joka auttaa tekstin analytiikassa, kuten mielipidetunnistuksessa. Se tukee useita kieliä ja käyttää syväoppimista tunnistamaan mielipiteitä.
Google Cloud Natural Language API voi suorittaa useita NLP-tehtäviä. API käyttää koneoppimista ja esikoulutettuja malleja antaakseen mielipide- ja määräluokan arvot.
Mielipidetunnistuksen sovellukset
1. Asiakaskokemushallinta (CEM)
Asiakaskokemushallinta tarkoittaa asiakkaiden mielipiteiden poistamista palautteesta ja arvostelusta parantamaan tuotteita ja palveluita. Yksinkertaisesti sanottuna CEM – mielipidetunnistuksen avulla – voi parantaa asiakastyytyväisyyttä, mikä puolestaan lisää liikevaihtoa. Ja kun asiakkaat ovat tyytyväisiä, 72% heistä jakavat kokemuksensa muiden kanssa.
2. Sosiaalisen median analyysi
Noin 65% maailman väestöstä käyttää sosiaalista mediaa. Tänään voimme löytää mielipiteitä ja näkemyksiä merkittävistä tapahtumista. Tutkijat voivat arvioida yleisen mielipidettä keräämällä tietoa tiettyjen tapahtumien ympärillä.
Esimerkiksi tehtiin tutkimus, jossa verrattiin länsimaiden maiden ja itämaiden maiden näkemyksiä ISIS:stä. Tutkimus osoitti, että ihmiset pitävät ISIS:iä uhkana riippumatta siitä, mistä he ovat kotoisin.
3. Poliittinen analyysi
Analysoimalla sosiaalisen median mielipidettä poliittiset kampanjat voivat ymmärtää vahvuutensa ja heikkoutensa ja vastata asioihin, jotka ovat tärkeitä yleisölle. Lisäksi tutkijat voivat ennustaa vaalituloksia analysoimalla mielipiteitä poliittisia puolueita ja ehdokkaita kohtaan.
Twitterillä on 94%:n korrelaatio äänestysdatan kanssa, mikä tarkoittaa, että se on erittäin johdonmukainen ennustamaan vaaleja.
Mielipidetunnistuksen haasteet
1. Epäselvyys
Epäselvyys viittaa tilanteisiin, joissa sana tai ilmaisu voi tarkoittaa useita asioita riippuen ympäröivästä kontekstista. Esimerkiksi sana “sairas” voi tarkoittaa positiivista (“Konsertti oli sairas”) tai negatiivista (“Olen sairas”), riippuen kontekstista.
2. Sarcasm
Sarkasmin havaitseminen tekstissä voi olla haasteellista, koska ihmiset voivat käyttää positiivisia sanoja ilmaisemaan negatiivisia mielipiteitä tai päinvastoin. Esimerkiksi lause “Oh, hienoa, uusi kokous” voi olla sarkastinen kommentti riippuen kontekstista.
3. Datatila
Laadukkaiden, alaan liittyvien datojen löytäminen ilman tietosuojan ja turvallisuuden ongelmia voi olla haasteellista. Sosiaalisen median sivustojen tietojen kerääminen on aina harmaa alue. Meta haasti kaksi yritystä, BrandTotal ja Unimania, Facebookin ehtojen ja käytäntöjen vastaisesti tehdyn tietojen keräämisen vuoksi.
4. Emojit
Emojit ovat yhä enemmän käytössä tunteiden ilmaisemiseen sosiaalisen median sovelluksissa. Mutta emojien tulkinta on subjektiivista ja kontekstiriippuvainen. Useimmat käytännön toteuttajat poistavat emojit tekstistä, mikä ei välttämättä ole paras vaihtoehto joissakin tapauksissa. Sen vuoksi on haasteellista analyysoida tekstin mielipidettä kokonaisuutena.
Mielipidetunnistuksen tila vuonna 2023 ja sen jälkeen!
Suuret kielen mallit, kuten BERT ja GPT, ovat saavuttaneet huipputuloksia monilla NLP-tehtävillä. Tutkijat käyttävät emojien upottamista ja Moni-Pää-Itse-Huomio-Arkitehtuuri ratkaisemaan emojien ja sarkasmin haasteita tekstissä. Ajan myötä nämä tekniikat saavuttavat paremman tarkin, skaalautuvuuden ja nopeuden.
Lisää AI-aiheista sisältöä löytyy unite.ai:sta.
