AI 101
Panduan Pemula untuk Analisis Sentimen di tahun 2023
Manusia adalah makhluk hidup; kita mengalami emosi, sensasi, dan perasaan 90% 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 mengacu pada pikiran, pandangan, dan sikap – dipegang atau diekspresikan – dimotivasi oleh emosi. Misalnya, kebanyakan orang saat ini menggunakan media sosial untuk mengekspresikan sentimen mereka dalam konten seperti tweet. Oleh karena itu, peneliti text mining mengerjakan analisis sentimen media sosial untuk memahami opini publik, memprediksi tren, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Mari kita bahas analisis sentimen secara detail di bawah ini.
Apa itu Analisis Sentimen?
Pengolahan Bahasa alami (NLP) teknik untuk menganalisis data tekstual, seperti ulasan pelanggan, untuk memahami emosi di balik teks dan mengklasifikasikannya sebagai positif, negatif, atau netral disebut analisis sentimen.
Jumlah data tekstual yang dibagikan secara online sangat besar. Lebih dari 500 juta tweet dibagikan setiap hari dengan sentimen dan opini. Dengan mengembangkan kapasitas untuk menganalisis data bervolume tinggi, beragam, dan berkecepatan tinggi ini, organisasi dapat membuat keputusan berdasarkan data.
Ada tiga jenis utama analisis sentimen:
1. Analisis Sentimen Multimodal
Ini adalah jenis analisis sentimen di mana kami mempertimbangkan beberapa mode data, seperti video, audio, dan teks, untuk menganalisis emosi yang diekspresikan dalam konten. Mempertimbangkan isyarat visual dan pendengaran seperti ekspresi wajah, nada suara memberikan spektrum sentimen yang luas.
2. Analisis Sentimen Berbasis Aspek
Analisis berbasis aspek melibatkan metode NLP untuk menganalisis dan mengekstraksi emosi dan pendapat yang terkait dengan aspek atau fitur tertentu dari produk dan layanan. Misalnya, dalam ulasan restoran, peneliti dapat mengekstraksi sentimen terkait makanan, layanan, suasana, dll.
3. Analisis Sentimen Multibahasa
Setiap bahasa memiliki tata bahasa, sintaksis, dan kosa kata yang berbeda. Sentimen tersebut diekspresikan secara berbeda di setiap bahasa. Dalam analisis sentimen multibahasa, setiap bahasa dilatih khusus untuk mengekstraksi sentimen dari teks yang dianalisis.
Alat Apa Yang Dapat Anda Gunakan untuk Analisis Sentimen?
Dalam analisis sentimen, kami mengumpulkan data (ulasan pelanggan, postingan media sosial, komentar, dll.), memprosesnya terlebih dahulu (menghapus teks yang tidak diinginkan, tokenisasi, penandaan POS, stemming/lemmatisasi), mengekstrak fitur (mengonversi kata menjadi angka untuk pemodelan), dan mengklasifikasikan teks sebagai positif, negatif atau netral.
Berbagai Pustaka Python dan alat yang tersedia secara komersial memudahkan proses analisis sentimen, yaitu sebagai berikut:
1. Perpustakaan Python
NLTK (Natural Language Toolkit) adalah perpustakaan pemrosesan teks yang banyak digunakan untuk analisis sentimen. Berbagai perpustakaan lain seperti Vader (Valence Aware Dictionary dan sEntiment Reasoner) dan TextBlob dibangun di atas NLTK.
BERTI (Representasi Encoder Dua Arah dari Transformers) adalah model representasi bahasa yang kuat yang telah menunjukkan hasil tercanggih 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 prapemrosesan dan pemodelan dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik. Alat yang populer adalah:
IBM Watson NLU adalah layanan berbasis cloud yang membantu analitik teks, seperti analisis sentimen. Ini mendukung banyak bahasa dan menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi sentimen.
API Bahasa Alami Google dapat melakukan berbagai tugas NLP. API ini menggunakan pembelajaran mesin dan model terlatih untuk memberikan skor sentimen dan besaran.
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. Sederhananya, CEM – menggunakan analisis sentimen – dapat meningkatkan kepuasan pelanggan yang pada akhirnya meningkatkan pendapatan. Dan ketika pelanggan puas, 72% dari mereka akan berbagi pengalaman mereka dengan orang lain.
2. Analisis Media Sosial
Tentang Kami 65% penduduk dunia menggunakan media sosial. Saat ini, kita dapat menemukan sentimen dan pendapat orang tentang peristiwa penting apa pun. Peneliti dapat menilai opini publik dengan mengumpulkan data tentang peristiwa tertentu.
Misalnya, sebuah penelitian dilakukan untuk membandingkan pandangan orang-orang di negara-negara Barat tentang ISIS dibandingkan dengan negara-negara Timur. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa masyarakat memandang ISIS sebagai ancaman terlepas dari mana mereka berasal.
3. Analisis Politik
Dengan menganalisis sentimen publik di media sosial, kampanye politik dapat memahami kekuatan dan kelemahannya serta merespons isu-isu yang paling penting bagi publik. Selain itu, peneliti dapat memprediksi hasil pemilu dengan menganalisis sentimen terhadap partai politik dan kandidat.
Twitter memiliki korelasi sebesar 94% dengan data jajak pendapat, artinya Twitter sangat konsisten dalam memprediksi pemilu.
Tantangan Analisis Sentimen
1. Ambiguitas
Ambiguitas mengacu pada contoh di mana kata atau ungkapan memiliki banyak arti berdasarkan konteks sekitarnya. Misalnya, kata sakit bisa berkonotasi positif (“Konser itu sakit”) atau berkonotasi negatif (“Saya sakit”), tergantung konteksnya.
2. Sarkasme
Mendeteksi sarkasme dalam sebuah teks dapat menjadi tantangan karena orang dengan stimulus dapat menggunakan kata-kata positif untuk mengungkapkan sentimen negatif atau sebaliknya. Misalnya, teks "Oh, bagus, rapat lagi" bisa menjadi komentar sarkastik tergantung konteksnya.
3. Kualitas Data
Menemukan data khusus domain yang berkualitas tanpa masalah privasi dan keamanan data dapat menjadi tantangan. Menghapus data dari situs web media sosial selalu menjadi zona abu-abu. meta mengajukan gugatan terhadap dua perusahaan BrandTotal dan Unimania, karena membuat ekstensi scraping untuk Facebook yang bertentangan dengan ketentuan dan kebijakan Facebook.
4. Emoji
Emoji semakin banyak digunakan untuk mengekspresikan emosi dalam percakapan di aplikasi media sosial. Tetapi interpretasi emoji bersifat subyektif dan bergantung pada konteks. Sebagian besar praktisi menghapus emoji dari teks, yang mungkin bukan pilihan terbaik dalam beberapa kasus. Oleh karena itu, menjadi sulit untuk menganalisis sentimen teks secara holistik.
Analisis Sentimen di Tahun 2023 & Seterusnya!
Model bahasa besar seperti BERT dan GPT telah mencapai hasil canggih pada banyak tugas NLP. Peneliti menggunakan penyematan emoji dan Arsitektur Perhatian Diri Multi-Kepala untuk mengatasi tantangan emoji dan sarkasme dalam teks, masing-masing. Seiring waktu, teknik seperti itu akan mencapai akurasi, skalabilitas, dan kecepatan yang lebih baik.
Untuk konten terkait AI lainnya, kunjungi bersatu.ai.
