6 Langkah untuk Mendapatkan Wawasan dari Media Sosial dengan Pemrosesan Bahasa Alami

Analisis sentimen dan pemrosesan bahasa alami (NLP) dari media sosial adalah cara yang terbukti untuk mengambil 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 2019, ada 3,4 miliar pengguna media sosial 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.

Terdapat terlalu banyak data untuk Anda tinjau secara manual. Bahkan organisasi dengan anggaran besar seperti pemerintah nasional dan perusahaan global menggunakan alat analisis data, algoritma, dan pemrosesan bahasa alami.

Dengan menggunakan 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 landasan yang kuat. Artinya, Anda akan membuat kesalahan lebih sedikit saat bereaksi terhadap dunia yang berubah dengan 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 apakah mereka dapat diandalkan untuk digunakan. 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 melakukannya.” Menghabiskan waktu pada kandidat tersebut tidak produktif. Untungnya, pemrosesan bahasa alami dan analitik dapat membantu Anda mengidentifikasi kandidat yang sesuai sehingga Anda dapat menggunakan waktu secara produktif. Itulah mengapa Blue Orange Digital bekerja sama dengan sebuah hedge fund untuk mengoptimalkan proses sumber daya manusia mereka. Dengan menggunakan data selama sepuluh tahun dan resume, perusahaan tersebut sekarang memiliki model skoring yang canggih untuk menemukan kandidat yang sesuai.

Kesehatan Masyarakat dan Darurat

Pada tahun 2020, kita semua 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 2019 menggunakan analisis sentimen Twitter untuk memahami merek pakaian: Nike dan Adidas lebih baik. Dengan menganalisis 30.895 tweet bahasa Inggris, peneliti menemukan, “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 pertimbangkan 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. Sebaliknya, pertanyaan kedua lebih menjanjikan untuk pemrosesan bahasa alami. Ini masih memerlukan penyempurnaan lebih lanjut, tetapi Anda memiliki awal dari 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 perekrutan yang sukses 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. Mengasumsikan Anda menganalisis sumber teks, mulailah dengan menghapus tanda baca, karakter, dan membersihkan teks yang tidak perlu. 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 Porter Stemmer adalah cara yang berguna untuk membersihkan data teks. Algoritma ini membantu mengidentifikasi kata-kata akar 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. Mengasumsikan 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 mencerminkan bias manusia. Sebagai contoh, Amazon membatalkan algoritma sumber daya manusia karena mereka membedakan kandidat perempuan. Setelah semua, data historis, dalam hal ini, sebagian besar didasarkan pada pria. 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 mencoba 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 mengerjakan inovasi tertentu dan apakah inovasi mereka seunik dan sebaru yang mereka pikir.”

CEO KISSPatent, D’vorah Graeser

6) Tentukan Langkah Selanjutnya

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?

Menemukan 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 pemrosesan bahasa alami mereka. Itulah mengapa berbayar 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 solusi berbasis data Josh Miramant, CEO Blue Orange Digital untuk Rantai Pasokan, Otomatisasi Dokumen Kesehatan, dan lebih banyak Studi Kasus.