6 Passaggi Per Ottenere Informazioni Dai Social Media Con L’elaborazione Del Linguaggio Naturale

L’analisi dei sentimenti e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) dei social media sono un modo provato per trarre informazioni dalle persone e dalla società. Invece di chiedere a un analista di trascorrere settimane leggendo commenti sui social media e fornendo un report, l’analisi dei sentimenti può darti un riassunto rapido. Ciò significa che puoi prendere decisioni più velocemente.

Perché Hai Bisogno Di Analisi Dei Sentimenti e NLP Nei Social Media?

Stai vivendo nell’era dei big data. Prendi gli utenti dei social media come esempio. Nel 2019, c’erano 3,4 miliardi di utenti attivi dei social media nel mondo. Su YouTube solo, un miliardo di ore di contenuti video vengono visualizzate ogni giorno. Ogni indicatore suggerisce che vedremo più dati prodotti nel tempo, non meno.

C’è semplicemente troppo dati per poterli esaminare manualmente. Anche le organizzazioni con budget elevati come i governi nazionali e le corporation globali stanno utilizzando strumenti di analisi dei dati, algoritmi e elaborazione del linguaggio naturale.

Utilizzando queste tecniche, puoi capire cosa le persone stanno dicendo del tuo marchio in questo momento. La capacità di minimizzare la selezione dei dati e di evitare di affidarsi agli aneddoti significa che le tue decisioni avranno una base solida. Ciò significa che commetterai meno errori mentre reagisci a un mondo in rapida evoluzione.

Analisi Dei Sentimenti e NLP In Azione: Assunzioni, Salute Pubblica e Marketing

Potresti chiederti se questi strumenti di analisi dei dati siano utili nel mondo reale o se siano affidabili da utilizzare. Questi strumenti esistono da oltre un decennio e stanno migliorando ogni anno. Con NLP e analisi dei sentimenti, puoi risolvere problemi più velocemente.

Risparmia Tempo Durante Le Assunzioni

Nelle assunzioni, trovare candidati di qualità è difficile. Workopolis stima che “fino al 75% dei candidati per un determinato ruolo non sono effettivamente qualificati per farlo”. Trascorrere tempo su quei candidati non è produttivo. Fortunatamente, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi possono aiutarti a identificare i candidati adatti in modo che tu possa utilizzare il tempo in modo produttivo. È per questo che Blue Orange Digital ha lavorato con un fondo di investimento per ottimizzare il loro processo di risorse umane. Utilizzando dieci anni di dati sui candidati e sui curricula, l’azienda ora ha un modello di punteggio sofisticato per trovare candidati adatti.

Salute Pubblica e Emergenze

Nel 2020, abbiamo tutti iniziato a imparare il valore dell’analisi dei dati di salute pubblica su larga scala a causa della rapida diffusione del COVID. In queste crisi, rilevare i cambiamenti nel comportamento sociale in modo rapido è essenziale. Con NLP, puoi analizzare i social media per valutare il sentimento. Ad esempio, un recente progetto ha analizzato oltre 1.000 tweet utilizzando la parola chiave “maschere” per capire come le persone stanno pensando e sentendo riguardo alle maschere.

Marketing

Nel marketing, devi rimanere informato su come il tuo mercato di riferimento pensa e si sente. Uno studio del 2019 ha utilizzato l’analisi dei sentimenti di Twitter per capire meglio i marchi di abbigliamento: Nike e Adidas. Analizzando 30.895 tweet in lingua inglese, i ricercatori hanno trovato che “Adidas ha un sentimento più positivo rispetto a Nike”. Tuttavia, oltre il 50% dei tweet aveva un sentimento neutro. Ciò significa che c’è ancora una significativa opportunità di ottenere più menzioni positive dal mercato.

I like sono la nuova valuta, NLP nei social media

Come Funziona L’analisi Dei Sentimenti Dal Punto Di Vista Tecnico?

Perché l’analisi dei sentimenti funzioni efficacemente, ci sono alcuni punti tecnici essenziali da tenere presente.

1) Sviluppa Una Domanda Di Business Rilevante

Decidi quali domande vuoi rispondere e se queste tecniche di analisi dei dati sono adatte a quelle domande. Consideriamo due domande di marketing

• Dovremmo lanciare una partnership di marketing con una società di carte di credito per aumentare le vendite?
• Stiamo ottenendo ritorni sui nostri investimenti nelle campagne di marketing degli influencer?

La prima domanda riguarda la strategia e le possibilità future, quindi non ci saranno molti dati da analizzare. Pertanto, suggeriremmo di non tentare di rispondere a questa domanda con l’analisi dei sentimenti. Al contrario, la seconda domanda è più promettente per l’elaborazione del linguaggio naturale. Richiede ancora ulteriore raffinamento, ma hai l’inizio di una domanda appropriata.

2) Trova La Tua Fonte Di Dati

Il tuo passo successivo è trovare una fonte di dati rilevante da analizzare. Idealmente, cerca fonti di dati che già possiedi piuttosto che crearne una nuova. Per le assunzioni, probabilmente hai un database di candidati e di assunzioni di successo nel tuo sistema di tracciamento dei candidati. Nel marketing, puoi scaricare dati dalle piattaforme dei social media utilizzando API.

Suggerimento: il volume dei dati è vitale per l’analisi dei sentimenti. Come regola generale, il tuo set di dati dovrebbe avere almeno 1.000 esempi (ad esempio, 1.000 tweet o 1.000 profili di candidati). Qualsiasi cosa meno di questo e sei meno probabile di ottenere risultati statisticamente significativi.

Leggi di più su fonti di dati alternative e su come integrare i tuoi dati con dati di terze parti.

3) Pre-elabora I Tuoi Dati

La maggior parte delle fonti di dati, specialmente i social media e i contenuti generati dagli utenti, richiedono una pre-elaborazione prima di poterli utilizzare. Supponendo di analizzare una risorsa testuale, inizia rimuovendo la punteggiatura, i caratteri e gli altri testi di pulizia non necessari. Trascorrere del tempo su questo passo migliorerà la qualità dell’analisi risultante.

Poiché set di dati più ampi tendono a produrre risultati migliori, utilizza strumenti per pulire ulteriormente i dati. Ad esempio, l’ algoritmo Porter Stemmer è un modo utile per pulire i dati testuali. Questo algoritmo aiuta a identificare le parole radice e a ridurre il rumore nei tuoi dati.

4) Analizza I Dati

A seconda dei tuoi obiettivi, ci sono diversi strumenti software e algoritmi disponibili per analizzare i dati. Supponendo di analizzare testi, l’algoritmo Naïve Bayes è la scelta giusta per condurre l’analisi dei sentimenti.

5) Valuta Criticamente Le Uscite

Non puoi semplicemente accettare i dati di analisi generati dalle macchine in modo acritico. I ricercatori hanno scoperto che gli strumenti di apprendimento automatico tendono a riflettere i pregiudizi umani. Ad esempio, Amazon ha abbandonato un algoritmo di risorse umane (AMZN ) perché discriminava le candidate donne. Dopo tutto, i dati storici, in questo caso, si basavano principalmente sugli uomini. È lì che i tuoi valori – come l’impegno per l’inclusione e la diversità – devono bilanciare le intuizioni basate sui dati.

Ciò si applica anche alle uscite prodotte dai motori di ricerca. Il CEO di KISSPatent, D’vorah Graeser, fornisce un esempio di come l’NLP stia migliorando i risultati dei motori di ricerca quando si analizza l’informazione dell’Organizzazione mondiale della proprietà intellettuale

“Utilizzare l’NLP è particolarmente rilevante e utile quando si cerca di cercare brevetti per nuove tecnologie come blockchain o intelligenza artificiale, che non hanno categorie definite nell’Organizzazione mondiale della proprietà intellettuale, ad esempio. Essere in grado di cercare e trovare brevetti è importante per tutti gli innovatori perché in questo modo possono sapere chi sta lavorando su determinate innovazioni e se le loro innovazioni sono così uniche e nuove come pensano.”

CEO di KISSPatent, D’vorah Graeser

6) Determina I Prossimi Passi

Di per sé, l’analisi dei sentimenti non cambierà il tuo business. Devi esaminare quelle informazioni e prendere una decisione. Ad esempio, potresti scoprire che hai una quantità crescente di sentimenti negativi sul tuo marchio online. In quel caso, potresti iniziare un progetto di ricerca per identificare le preoccupazioni dei clienti e quindi rilasciare una versione migliorata del tuo prodotto.

Non Sai Da Dove Iniziare Con L’NLP Nei Social Media?

Trovare i dati giusti, applicare algoritmi a quei dati e ottenere informazioni aziendali utilizzabili non è facile. Dopo tutto, grandi aziende con risorse profonde hanno fatto errori nei loro progetti di elaborazione del linguaggio naturale. È per questo che conviene ottenere una prospettiva esterna sui tuoi dati. Contatta Blue Orange Digital oggi per scoprire come puoi ottenere informazioni più rapide dai social media e da altri dati nella tua organizzazione.

Per ulteriori informazioni su intelligenza artificiale e tendenze tecnologiche, vedi Josh Miramant, CEO di Blue Orange Digital, soluzioni basate sui dati per catena di approvvigionamento, automazione dei documenti sanitari e altro Casi di studio.