6 Langkah Untuk Mendapatkan Wawasan Dari Media Sosial Dengan Pengolahan Bahasa Alami

Analisis sentimen dan pengolahan bahasa alami (NLP) dari media sosial adalah cara yang terbukti untuk mendapatkan wawasan dari masyarakat. Daripada meminta seorang analis untuk menghabiskan waktu berweeks membaca komentar media sosial dan memberikan laporan, analisis sentimen dapat memberikan ringkasan yang cepat. Artinya, Anda dapat membuat keputusan lebih cepat.

Mengapa Anda Membutuhkan Analisis Sentimen dan NLP di Media Sosial?

Anda hidup di era big data. Ambil pengguna media sosial sebagai contoh. Pada tahun 2019, ada 3,4 miliar pengguna media sosial yang aktif di dunia. Di YouTube saja, satu miliar jam konten video ditonton setiap hari. Setiap indikator menunjukkan bahwa kita akan melihat lebih banyak data yang dihasilkan seiring waktu, bukan lebih sedikit.

Tidak ada cukup waktu untuk meninjau semua data secara manual. Bahkan organisasi dengan anggaran besar seperti pemerintah nasional dan perusahaan global menggunakan alat analisis data, algoritma, dan pengolahan bahasa alami.

Dengan menggunakan teknik-teknik ini, Anda dapat memahami apa yang orang katakan tentang merek Anda saat ini. Kemampuan untuk meminimalkan bias seleksi dan menghindari mengandalkan anekdot berarti keputusan Anda akan memiliki dasar yang kuat. Artinya, Anda akan membuat kesalahan lebih sedikit saat bereaksi terhadap dunia yang berubah cepat.

Analisis Sentimen & NLP Dalam Aksi: Perekrutan, Kesehatan Masyarakat, dan Pemasaran

Anda mungkin bertanya-tanya apakah alat analisis data ini berguna di dunia nyata atau jika mereka dapat diandalkan. Alat-alat ini telah ada selama lebih dari satu dekade, dan mereka semakin baik setiap tahun. Dengan NLP dan analisis sentimen, Anda dapat memecahkan masalah lebih cepat.

Hemat Waktu Selama Perekrutan

Dalam perekrutan, menemukan kandidat yang berkualitas sangat sulit. Workopolis memperkirakan bahwa “sebanyak 75% pelamar untuk sebuah posisi tidak memenuhi syarat untuk melakukan pekerjaan tersebut.” Menghabiskan waktu pada kandidat tersebut tidak produktif. Untungnya, pengolahan bahasa alami dan analisis dapat membantu Anda mengidentifikasi kandidat yang sesuai sehingga Anda dapat menggunakan waktu secara produktif. Itulah mengapa Blue Orange Digital bekerja sama dengan sebuah dana hedge untuk mengoptimalkan proses sumber daya manusia mereka. Dengan menggunakan data pelamar dan resume selama sepuluh tahun, perusahaan tersebut sekarang memiliki model skoring yang canggih untuk menemukan kandidat yang sesuai.

Kesehatan Masyarakat dan Keadaan Darurat

Pada tahun 2020, kita semua telah mulai mempelajari nilai analisis data kesehatan masyarakat skala besar karena penyebaran COVID yang cepat. Dalam krisis ini, mendeteksi perubahan perilaku sosial dengan cepat sangat penting. Dengan NLP, Anda dapat menganalisis media sosial untuk mengevaluasi sentimen. Sebagai contoh, sebuah proyek baru-baru ini menganalisis lebih dari 1.000 tweet menggunakan kata kunci masker untuk memahami bagaimana orang berpikir dan merasa tentang masker.

Pemasaran

Dalam pemasaran, Anda perlu tetap mendapatkan informasi tentang bagaimana target pasar Anda berpikir dan merasa. Sebuah studi pada tahun 2019 menggunakan analisis sentimen Twitter untuk memahami merek pakaian: Nike dan Adidas lebih baik. Dengan menganalisis 30.895 tweet bahasa Inggris, peneliti menemukan bahwa “Adidas memiliki sentimen yang lebih positif daripada Nike.” Namun, lebih dari 50% tweet memiliki sentimen netral. Artinya, masih ada kesempatan yang signifikan untuk mendapatkan lebih banyak sentimen positif dari pasar.

Likes adalah mata uang baru, NLP di media sosial

Bagaimana Analisis Sentimen Bekerja Secara Teknis?

Agar analisis sentimen bekerja secara efektif, ada beberapa poin teknis yang perlu diperhatikan.

1) Kembangkan Pertanyaan Bisnis yang Relevan

Tentukan pertanyaan apa yang ingin Anda jawab dan apakah teknik data ini sesuai untuk pertanyaan tersebut. Mari kita ambil dua pertanyaan pemasaran

• Apakah kita harus meluncurkan kemitraan pemasaran dengan perusahaan kartu kredit untuk meningkatkan penjualan?
• Apakah kita mendapatkan pengembalian dari kampanye pemasaran influencer kita?

Pertanyaan pertama berkaitan dengan strategi dan kemungkinan masa depan, sehingga tidak akan banyak data untuk dianalisis. Oleh karena itu, kita sarankan tidak mencoba menjawab pertanyaan ini dengan analisis sentimen. Di sisi lain, pertanyaan kedua lebih menjanjikan untuk pengolahan bahasa alami. Ini masih memerlukan penyempurnaan lebih lanjut, tetapi Anda telah memulai pertanyaan yang sesuai.

2) Temukan Sumber Data Anda

Langkah Anda berikutnya adalah menemukan sumber data yang relevan untuk dianalisis. Idealnya, cari sumber data yang sudah Anda miliki daripada membuat sesuatu yang baru. Untuk perekrutan, Anda mungkin memiliki database pelamar dan pelamar yang berhasil di sistem pelacakan aplikasi Anda. Dalam pemasaran, Anda dapat mengunduh data dari platform media sosial menggunakan API.

Tips: Volume data sangat penting untuk analisis sentimen bekerja. Sebagai aturan umum, set data Anda harus memiliki setidaknya 1.000 contoh (misalnya, 1.000 tweet atau 1.000 profil pelamar). Apa pun yang kurang dari itu, dan Anda kurang mungkin mendapatkan hasil yang bermakna secara statistik.

Baca lebih lanjut tentang sumber data alternatif dan melengkapi data Anda dengan data pihak ketiga.

3) Praproses Data Anda

Sebagian besar sumber data, terutama media sosial dan konten yang dibuat pengguna, memerlukan praproses sebelum Anda dapat bekerja dengannya. Dengan asumsi Anda menganalisis sumber teks, mulailah dengan menghapus tanda baca, karakter, dan membersihkan teks lainnya. Menghabiskan waktu pada langkah ini akan meningkatkan kualitas analisis yang dihasilkan.

Karena set data yang lebih besar cenderung menghasilkan hasil yang lebih baik, gunakan alat untuk membersihkan data lebih lanjut. Sebagai contoh, Algoritma Stemmer Porter adalah cara yang berguna untuk membersihkan data teks. Algoritma ini membantu mengidentifikasi kata-kata dasar dan mengurangi kebisingan dalam data Anda.

4) Analisis Data

Tergantung pada tujuan Anda, ada berbagai alat perangkat lunak dan algoritma yang tersedia untuk menganalisis data. Dengan asumsi Anda menganalisis teks, algoritma Naïve Bayes adalah pilihan yang tepat untuk melakukan analisis sentimen.

5) Evaluasi Kritis Keluaran

Anda tidak dapat hanya menerima analisis data yang dihasilkan oleh mesin secara tidak kritis. Peneliti telah menemukan bahwa alat pembelajaran mesin cenderung memantulkan bias manusia. Sebagai contoh, Amazon (AMZN ) membatalkan algoritma sumber daya manusia karena diskriminasi terhadap kandidat perempuan. Setelah semua, data historis, dalam hal ini, sebagian besar didasarkan pada laki-laki. Itulah tempat nilai-nilai Anda – seperti komitmen terhadap inklusi dan keberagaman – perlu menyeimbangkan wawasan yang didorong oleh data.

Hal ini juga berlaku untuk hasil yang dihasilkan oleh mesin pencari. CEO KISSPatent D’vorah Graeser memberikan contoh tentang bagaimana NLP memperbaiki hasil pencarian mereka saat menganalisis informasi dari Organisasi Kekayaan Intelektual Dunia

“Menggunakan NLP sangat relevan dan berguna ketika mencari paten untuk teknologi baru seperti blockchain atau Kecerdasan Buatan, yang tidak memiliki kategori yang ditentukan dalam Organisasi Kekayaan Intelektual Dunia, misalnya. Dapat mencari dan menemukan paten sangat penting bagi semua inovator karena dengan cara itu mereka dapat mengetahui siapa yang bekerja pada inovasi tertentu dan apakah inovasi mereka benar-benar unik dan baru.”

CEO KISSPatent, D’vorah Graeser

6) Tentukan Langkah Berikutnya

Dengan sendirinya, analisis sentimen tidak akan mengubah bisnis Anda. Anda perlu meninjau wawasan tersebut dan membuat keputusan. Sebagai contoh, Anda mungkin menemukan bahwa Anda memiliki jumlah sentimen negatif yang meningkat tentang merek Anda secara online. Dalam hal ini, Anda mungkin memulai proyek penelitian untuk mengidentifikasi kekhawatiran pelanggan dan kemudian merilis versi yang diperbarui dari produk Anda.

Tidak Yakin Di Mana Untuk Memulai dengan NLP di Media Sosial?

Mencari data yang tepat, menerapkan algoritma pada data tersebut, dan mendapatkan wawasan bisnis yang dapat digunakan tidaklah mudah. Setelah semua, perusahaan besar dengan sumber daya yang dalam telah membuat kesalahan dalam proyek pengolahan bahasa alami mereka. Itulah mengapa membayar untuk mendapatkan perspektif luar tentang data Anda. Hubungi Blue Orange Digital hari ini untuk mengetahui bagaimana Anda dapat mendapatkan wawasan yang lebih cepat dari media sosial dan data lainnya di organisasi Anda.

Untuk lebih lanjut tentang kecerdasan buatan dan tren teknologi, lihat Josh Miramant, CEO Blue Orange Digital’s solusi berbasis data untuk Rantai Pasokan, Otomatisasi Dokumen Kesehatan, dan lebih lanjut Studi Kasus.