Panduan Pemula untuk Analisis Sentimen di Tahun 2023

Manusia adalah makhluk yang memiliki perasaan; kita mengalami emosi, sensasi, dan perasaan 90% dari waktu. Analisis sentimen menjadi semakin penting bagi peneliti, bisnis, dan organisasi untuk memahami umpan balik pelanggan dan mengidentifikasi area perbaikan. Ini memiliki berbagai aplikasi, namun juga menghadapi beberapa tantangan.

Sentimen merujuk pada pikiran, pandangan, dan sikap – yang dipegang atau diekspresikan – yang dimotivasi oleh emosi. Misalnya, sebagian besar orang hari ini hanya menggunakan media sosial untuk mengekspresikan sentimen mereka dalam konten seperti tweet. Oleh karena itu, peneliti penambangan teks bekerja pada analisis sentimen media sosial untuk memahami opini publik, memprediksi tren, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Mari kita diskusikan analisis sentimen secara lebih detail di bawah.

Apa itu Analisis Sentimen?

Teknik Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) untuk menganalisis data teks, seperti ulasan pelanggan, untuk memahami emosi di balik teks dan mengklasifikasikannya sebagai positif, negatif, atau netral disebut analisis sentimen.

Jumlah data teks yang dibagikan secara online sangat besar. Lebih dari 500 juta tweet dibagikan setiap hari dengan sentimen dan opini. Dengan mengembangkan kapasitas untuk menganalisis data ini yang memiliki volume tinggi, variasi tinggi, dan kecepatan tinggi, organisasi dapat membuat keputusan berdasarkan data.

Terdapat tiga jenis analisis sentimen utama:

1. Analisis Sentimen Multimodal

Ini adalah jenis analisis sentimen di mana kita mempertimbangkan beberapa mode data, seperti video, audio, dan teks, untuk menganalisis emosi yang diekspresikan dalam konten. Mempertimbangkan petunjuk visual dan auditori seperti ekspresi wajah, nada suara memberikan spektrum sentimen yang luas.

2. Analisis Sentimen Berbasis Aspek

Analisis berbasis aspek melibatkan metode NLP untuk menganalisis dan mengekstrak emosi dan opini yang terkait dengan aspek atau fitur tertentu dari produk dan layanan. Misalnya, dalam ulasan restoran, peneliti dapat mengekstrak sentimen yang terkait dengan makanan, layanan, suasana, dll.

3. Analisis Sentimen Multibahasa

Setiap bahasa memiliki tata bahasa, sintaks, dan kosakata yang berbeda. Sentimen diekspresikan secara berbeda dalam setiap bahasa. Dalam analisis sentimen multibahasa, setiap bahasa secara khusus dilatih untuk mengekstrak sentimen dari teks yang dianalisis.

Apa Alat yang Dapat Digunakan untuk Analisis Sentimen?

Dalam analisis sentimen, kita mengumpulkan data (ulasan pelanggan, postingan media sosial, komentar, dll.), melakukan pra-pengolahan (menghapus teks yang tidak diinginkan, tokenisasi, POS tagging, stemming/lemmatisasi), mengekstrak fitur (mengubah kata menjadi angka untuk pemodelan), dan mengklasifikasikan teks sebagai positif, negatif, atau netral.

Berbagai perpustakaan Python dan alat yang tersedia secara komersial memudahkan proses menganalisis sentimen, yang sebagai berikut:

1. Perpustakaan Python

NLTK (Natural Language Toolkit) adalah perpustakaan pemrosesan teks yang paling banyak digunakan untuk analisis sentimen. Berbagai perpustakaan lain seperti Vader (Valence Aware Dictionary dan sEntiment Reasoner) dan TextBlob dibangun di atas NLTK.

BERT (Bidirectional Encoder Representations dari Transformers) adalah model representasi bahasa yang kuat yang telah menunjukkan hasil terbaik pada banyak tugas NLP.

2. Alat yang Tersedia Secara Komersial

Pengembang dan bisnis dapat menggunakan banyak alat yang tersedia secara komersial untuk aplikasi mereka. Alat-alat ini dapat disesuaikan, sehingga teknik pra-pengolahan dan pemodelan dapat disesuaikan dengan kebutuhan tertentu. Alat populer adalah:

• IBM Watson Natural Language Understanding

IBM Watson NLU adalah layanan berbasis cloud yang membantu dengan analisis teks, seperti analisis sentimen. Ini mendukung beberapa bahasa dan menggunakan pembelajaran dalam untuk mengidentifikasi sentimen.

• Google Cloud Natural Language API (GOOGL )

API Bahasa Alami Google dapat melakukan berbagai tugas NLP. API menggunakan pembelajaran mesin dan model pra-terlatih untuk memberikan skor sentimen dan magnitudo.

Aplikasi Analisis Sentimen

1. Manajemen Pengalaman Pelanggan (CEM)

Mengekstrak dan menganalisis sentimen pelanggan dari umpan balik dan ulasan untuk meningkatkan produk dan layanan disebut manajemen pengalaman pelanggan. Dengan sederhana, CEM – menggunakan analisis sentimen – dapat meningkatkan kepuasan pelanggan yang pada gilirannya meningkatkan pendapatan. Dan ketika pelanggan puas, 72% dari mereka akan berbagi pengalaman mereka dengan orang lain.

2. Analisis Media Sosial

Tentang 65% dari populasi dunia menggunakan media sosial. Hari ini, kita dapat menemukan sentimen dan opini orang tentang acara signifikan apa pun. Peneliti dapat menilai opini publik dengan mengumpulkan data tentang acara tertentu.

Misalnya, sebuah studi dilakukan untuk membandingkan apa yang dipikirkan orang di negara-negara Barat tentang ISIS dibandingkan dengan negara-negara Timur. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa orang memandang ISIS sebagai ancaman terlepas dari asal mereka.

3. Analisis Politik

Dengan menganalisis sentimen publik di media sosial, kampanye politik dapat memahami kekuatan dan kelemahan mereka dan merespons isu-isu yang paling penting bagi publik. Selain itu, peneliti dapat memprediksi hasil pemilihan dengan menganalisis sentimen terhadap partai politik dan kandidat.

Twitter memiliki korelasi 94% dengan data pemungutan suara, yang berarti bahwa sangat konsisten dalam memprediksi pemilihan.

Tantangan Analisis Sentimen

1. Ambiguitas

Ambiguitas merujuk pada contoh di mana sebuah kata atau ekspresi memiliki beberapa makna berdasarkan konteks sekitarnya. Misalnya, kata “sakit” dapat memiliki konotasi positif (“Konser itu luar biasa”) atau konotasi negatif (“Aku sakit”), tergantung pada konteks.

2. Sarkasme

Mendeteksi sarkasme dalam teks dapat menantang karena orang dengan stimulus dapat menggunakan kata-kata positif untuk mengekspresikan sentimen negatif atau sebaliknya. Misalnya, teks “Oh, pertemuan lain” dapat menjadi komentar sarkastik tergantung pada konteks.

3. Kualitas Data

Mencari data domain-spesifik yang berkualitas dengan tidak ada kekhawatiran privasi dan keamanan data dapat menantang. Mengambil data dari situs web media sosial selalu merupakan zona abu-abu. Meta mengajukan gugatan terhadap dua perusahaan BrandTotal dan Unimania, karena membuat ekstensi pengambilan data untuk Facebook (META ) melanggar ketentuan dan kebijakan Facebook.

4. Emosi

Emosi semakin banyak digunakan untuk mengekspresikan emosi dalam percakapan di aplikasi media sosial. Namun, interpretasi emosi bersifat subjektif dan tergantung konteks. Sebagian besar praktisi menghapus emosi dari teks, yang mungkin tidak selalu menjadi pilihan terbaik dalam beberapa kasus. Oleh karena itu, menjadi sulit untuk menganalisis sentimen teks secara holistik.

Keadaan Analisis Sentimen di Tahun 2023 & Setelahnya!

Model bahasa besar seperti BERT dan GPT telah mencapai hasil terbaik pada banyak tugas NLP. Peneliti menggunakan embedding emosi dan Arsitektur Perhatian Diri-Multi-Kepala untuk menangani tantangan emosi dan sarkasme dalam teks, masing-masing. Dengan waktu, teknik-teknik tersebut akan mencapai akurasi, skalabilitas, dan kecepatan yang lebih baik.

Untuk konten AI yang lebih banyak, kunjungi unite.ai.