6 Askelta Sosiaalisen Median Tiedon Analysointiin Luonnollisen Kielen Käsittelymenetelmillä

Mielialan analyysi ja sosiaalisen median luonnollisen kielen käsittely (NLP) on osoittautunut toimivaksi tavaksi hankkia tietoa ihmisistä ja yhteiskunnasta. Sen sijaan, että analyytikko viettäisi viikkoja lukemalla sosiaalisen median kommentteja ja laati raportin, mielialan analyysi voi antaa nopean yhteenvedon. Tämä tarkoittaa, että voit tehdä päätöksiä nopeammin.

Miksi Tarvitset Mielialan Analyysin ja NLP:n Sosiaalisessa Mediassa?

Elät suuren datan aikakaudella. Otetaan sosiaalisen median käyttäjät esimerkiksi. Vuonna 2019, maailmassa oli 3,4 miljardia aktiivista sosiaalisen median käyttäjää. Ainoastaan YouTubessa, 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 yritykset, käyttävät data-analyysityökaluja, algoritmeja ja luonnollisen kielen käsittelyä.

Käyttämällä näitä tekniikoita, voit ymmärtää, mitä ihmiset sanovat brändistäsi tällä hetkellä. Valinnanharhan minimoinnin ja anekdoottien välttämisen mahdollisuus tarkoittaa, että päätöksesi perustuvat vankkaan perusta. Tämä tarkoittaa, että teet vähemmän virheitä reagoidessasi nopeasti muuttuvaan maailmaan.

Mielialan Analyysi & NLP Käytännössä: Henkilöstö, Julkinen Terveys ja Markkinointi

Mietit ehkä, ovatko nämä data-analyysityökalut käytännössä hyödyllisiä vai ovatko ne luotettavia. Nämä työkalut ovat olleet olemassa yli vuosikymmenen, ja ne paranevat joka vuosi. NLP:n ja mielialan analyysin avulla voit ratkaista ongelmia nopeammin.

Säästä Aikaa Henkilöstöhakuun

Henkilöstöhakuun, laadukkaiden ehdokkaiden löytäminen on vaikeaa. Workopolis arvioi, että “jopa 75% hakijoista tietyssä roolissa eivät ole oikeasti päteviä siihen.” Ajan käyttäminen näihin ehdokkaisiin ei ole tuottavaa. Onneksi luonnollisen kielen käsittely 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 löytämään sopivat ehdokkaat.

Julkinen Terveys ja Kriisit

Vuonna 2020, olemme kaikki alkaneet oppia suuren mittakaavan julkisen terveyden datan analyysin arvoa COVID-19-pandemian nopean leviämisen vuoksi. Näissä kriiseissä sosiaalisen käyttäytymisen muutosten nopea havaitseminen on olennaista. NLP:n avulla voit analyysoida sosiaalisen median mielialaa. Esimerkiksi tuore projekti analysoi yli 1 000 twiittiä, joissa käytettiin avainsanaa maskit, jotta voidaan ymmärtää, miten ihmiset ajattelevat ja tuntevat maskeista.

Markkinointi

Markkinoinnissa sinun on oltava perillä siitä, miten kohderyhmäsi ajattelee ja tuntelee. Vuoden 2019 tutkimuksessa käytettiin Twitterin mielialan analyysiä ymmärtämään vaatetusbrändejä Nike ja Adidas paremmin. Analysoimalla 30 895 englanninkielistä twiittiä, tutkijat totesivat, että “Adidasilla on positiivisempi mieliala kuin Nikellä.” Kuitenkin yli 50% twiiteistä oli neutraalia mielialaa. Tämä tarkoittaa, että on edelleen merkittävä mahdollisuus saada enemmän positiivisia mainintoja markkinoiden toimesta.

Likes are the new currency, NLP in social media

Miten Mielialan Analyysi Toimii Teknisesti?

Jotta mielialan analyysi toimisi tehokkaasti, on muutamia olennaisia teknisiä seikkoja, jotka on otettava huomioon.

1) Kehitä Asiaankuuluvan Liiketoimintakysymyksen

Päätä, mitä kysymyksiä haluat vastata ja ovatko nämä data-tekniikat hyvä sopimus näille kysymyksille. Tarkastellaan kahta markkinointikysymystä

• Pitäisikö meidän aloittaa markkinointiyhteistyö luottokorttiyhtiön kanssa myyntien lisäämiseksi?
• Saatammeko me paluuta vaikuttajamarkkinointikampanjoistamme?

Ensimmäinen kysymys koskee strategiaa ja tulevaisuuden mahdollisuuksia, joten siinä ei ole paljon dataa analyysia varten. Siksi ehdotamme, että tätä kysymystä ei yritetä vastata mielialan analyysin avulla. Toisaalta toinen kysymys on lupaavampi luonnollisen kielen käsittelylle. Se edellyttää kuitenkin tarkempaa määrittelyä, mutta sinulla on jo hyvä aloitus.

2) Löydä Datasi

Seuraava askel on löytää asiaankuuluvan data-lähde analyysia varten. Ihanteellisesti etsi data-lähteitä, joita sinulla jo on, sen sijaan, että luot uutta. Henkilöstöhakuun, sinulla on luultavasti tietokanta hakijoista ja onnistuneista palkkauksista henkilöstöhallintajärjestelmässäsi. Markkinoinnissa voit ladata dataa sosiaalisen median alustoilta käyttäen API:ja.

Vinkki: Data-määrä on olennainen mielialan analyysin toimimiseksi. Yleensä datajoukkosi tulisi sisältää vähintään 1 000 esimerkkiä (esim. 1 000 twiittiä tai 1 000 hakijan profiilia). Mikäli dataa on vähemmän, et välttämättä saa tilastollisesti merkittäviä tuloksia.

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

3) Esikäsittele Datasi

Useimmat data-lähteet, erityisesti sosiaalinen media ja käyttäjien luoma sisältö, vaativat esikäsittelyä ennen kuin voit käsitellä niitä. Olettaen, että analysoit tekstiresurssia, aloita poistamalla tarpeettomat välimerkit, merkit ja muut tekstipuhdistukset. Ajan käyttäminen tähän vaiheeseen parantaa tuloksellisen analyysin laatua.

Koska laajemmat datajoukot usein tuottavat parempia tuloksia, käytä työkaluja datan puhdistamiseen. Esimerkiksi Porter Stemmer -algoritmi on hyödyllinen tapa puhdistaa tekstidataa. Tämä algoritmi auttaa tunnistamaan juurisanat ja vähentämään datan melua.

4) Analysoi Dataa

Riippuen tavoitteistasi, on erilaisia ohjelmistoja ja algoritmeja saatavilla data-analyysiin. Olettaen, että analysoit tekstiä, Naïve Bayes -algoritmi on oikea valinta mielialan analyysin suorittamiseen.

5) Arvioi Kriittisesti Tulokset

Et voi yksinkertaisesti hyväksyä koneiden tuottamia data-analyysin tuloksia kriittisesti. Tutkijat ovat havainneet, että koneoppimisen työkalut usein heijastelevat ihmisen harhauksia. Esimerkiksi, Amazon lopetti salaisen tekoälypohjaisen rekrytointityökalun, koska se syrji naisia. Kaiken kaikkiaan historiallinen data perustui pääasiassa miehiin. Siinä on tarve arvojesi kuten sitoutumisen tasa-arvoon ja monimuotoisuuteen – tasapainottamaan data-pohjaiset näkemykset. 

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

“NLP:n käyttäminen on erityisen relevanttia ja hyödyllistä, kun yritetään etsiä patenteja uusille tekniikoille, kuten blockchainille tai tekoälylle, joilla ei ole määriteltyjä kategorioita Maailman henkilökohtaisten omistusoikeuksien järjestössä. Pystyäksemme 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

Itse mielialan analyysi ei muuta liiketoimintaa. Sinun on tarkasteltava näitä näkemyksiä ja tehtävä päätös. Esimerkiksi, voit havaita, että brändistäsi on kasvava määrä negatiivista mielialaa verkossa. Tässä tapauksessa voit aloittaa tutkimushankkeen asiakasten huolenaiheiden tunnistamiseksi ja sitten julkaisemaan parannetun version tuotteestasi.

Epävarma Siitä, Miten Aloittaa NLP:n Käytön Sosiaalisessa Mediassa?

Oikean datan löytäminen, algoritmien soveltaminen tähän dataan ja saada käyttökelpoisia liiketoimintanäkemyksiä ei ole helppoa. Suuret yritykset, joilla on syvät resurssit, ovat tehneet virheitä luonnollisen kielen käsittelyprojekteissaan. Siksi kannattaa hankkia ulkopuolinen näkökulma datasi. Ota yhteyttä Blue Orange Digitaliin tänään, jotta voit saada nopeammin näkemyksiä sosiaalisesta mediasta ja muista organisaatiosi datasta.

Lisää AI:sta ja teknologiatrendeistä, katso Josh Miramantin, Blue Orange Digitalin toimitusjohtajan data-pohjaisia ratkaisuja Hankintaketjun, terveydenhuollon asiakirjojen automaatio ja lisää case-tutkimuksia.