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Guida per principianti all’analisi dei sentimenti nel 2023
Gli esseri umani sono esseri senzienti; proviamo emozioni, sensazioni e sentimenti 90% del tempo. L’analisi dei sentimenti sta diventando sempre più importante per i ricercatori, le aziende e le organizzazioni per comprendere il feedback dei clienti e identificare le aree di miglioramento. Ha varie applicazioni, ma affronta anche alcune sfide.
Il sentimento si riferisce a pensieri, opinioni e atteggiamenti – tenuti o espressi – motivati dalle emozioni. Ad esempio, la maggior parte delle persone oggi si iscrive ai social media per esprimere i propri sentimenti in contenuti come un tweet. Pertanto, i ricercatori di text mining lavorano sull’analisi dei sentimenti sui social media per comprendere l’opinione pubblica, prevedere le tendenze e migliorare l’esperienza del cliente.
Discutiamo dell’analisi dei sentimenti nel dettaglio di seguito.
Cos’è l’analisi dei sentimenti?
La tecnica di Natural Language Processing (NLP) per analizzare i dati testuali, come le recensioni dei clienti, per comprendere l’emozione dietro il testo e classificarlo come positivo, negativo o neutrale è chiamata analisi dei sentimenti.
La quantità di dati testuali condivisi online è enorme. Oltre 500 milioni di tweet vengono condivisi quotidianamente con sentimenti e opinioni. Sviluppando la capacità di analizzare questi dati ad alto volume, varietà e velocità, le organizzazioni possono prendere decisioni basate sui dati.
Ci sono tre principali tipi di analisi dei sentimenti:
1. Analisi dei sentimenti multimodali
È un tipo di analisi dei sentimenti in cui consideriamo più modalità di dati, come video, audio e testo, per analizzare le emozioni espresse nel contenuto. Considerando segnali visivi e uditivi come espressioni facciali, tono di voce fornisce uno spettro ampio di sentimenti.
2. Analisi dei sentimenti basata su aspetti
L’analisi basata su aspetti coinvolge metodi NLP per analizzare ed estrarre emozioni e opinioni relative a specifici aspetti o caratteristiche di prodotti e servizi. Ad esempio, in una recensione di un ristorante, i ricercatori possono estrarre sentimenti relativi al cibo, al servizio, all’atmosfera, ecc.
3. Analisi dei sentimenti multilingue
Ogni lingua ha una grammatica, una sintassi e un vocabolario diversi. Il sentimento è espresso in modo diverso in ogni lingua. Nell’analisi dei sentimenti multilingue, ogni lingua è specificamente addestrata per estrarre il sentimento del testo che viene analizzato.
Quali strumenti puoi utilizzare per l’analisi dei sentimenti?
Nell’analisi dei sentimenti, raccogliamo i dati (recensioni dei clienti, post sui social media, commenti, ecc.), li pre-elaboriamo (rimuoviamo il testo indesiderato, tokenizzazione, POS tagging, stemming/lemmatizzazione), estraiamo le caratteristiche (convertono le parole in numeri per la modellazione) e classifichiamo il testo come positivo, negativo o neutrale.
Vari librerie Python e strumenti commercialmente disponibili semplificano il processo di analisi dei sentimenti, che è il seguente:
1. Librerie Python
NLTK (Natural Language Toolkit) è la libreria di elaborazione del testo più utilizzata per l’analisi dei sentimenti. Varie altre librerie come Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) e TextBlob sono costruite su NLTK.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un potente modello di rappresentazione del linguaggio che ha mostrato risultati di stato dell’arte in molti compiti NLP.
2. Strumenti commercialmente disponibili
Sviluppatori e aziende possono utilizzare molti strumenti commercialmente disponibili per le loro applicazioni. Questi strumenti sono personalizzabili, quindi le tecniche di pre-elaborazione e modellazione possono essere adattate alle esigenze specifiche. Gli strumenti popolari sono:
IBM Watson NLU è un servizio basato su cloud che aiuta con l’analisi del testo, come l’analisi dei sentimenti. Supporta più lingue e utilizza l’apprendimento automatico per identificare i sentimenti.
L’API di Google Cloud Natural Language può eseguire vari compiti NLP. L’API utilizza l’apprendimento automatico e modelli pre-addestrati per fornire punteggi di sentimento e magnitudine.
Applicazioni dell’analisi dei sentimenti
1. Customer Experience Management (CEM)
Estrarre e analizzare i sentimenti dei clienti dai feedback e dalle recensioni per migliorare prodotti e servizi è chiamato customer experience management. In semplice, CEM – utilizzando l’analisi dei sentimenti – può migliorare la soddisfazione del cliente, che a sua volta aumenta i ricavi. E quando i clienti sono soddisfatti, 72% di loro condivideranno la loro esperienza con gli altri.
2. Analisi dei social media
Circa 65% della popolazione mondiale utilizza i social media. Oggi, possiamo trovare sentimenti e opinioni delle persone su qualsiasi evento significativo. I ricercatori possono valutare l’opinione pubblica raccogliendo dati su eventi specifici.
Ad esempio, uno studio è stato condotto per confrontare le opinioni delle persone nei paesi occidentali rispetto a quelle dei paesi orientali su ISIS. La ricerca ha concluso che le persone vedono ISIS come una minaccia indipendentemente da dove sono.
3. Analisi politica
Analizzando il sentimento pubblico sui social media, le campagne politiche possono comprendere i propri punti di forza e di debolezza e rispondere alle questioni che più interessano al pubblico. Inoltre, i ricercatori possono prevedere i risultati elettorali analizzando i sentimenti verso i partiti e i candidati politici.
Twitter ha una correlazione del 94% con i dati di sondaggio, il che significa che è altamente coerente nella previsione delle elezioni.
Sfide dell’analisi dei sentimenti
1. Ambiguità
L’ambiguità si riferisce a casi in cui una parola o espressione ha più significati in base al contesto circostante. Ad esempio, la parola “sick” può avere connotazioni positive (“Quel concerto è stato sick”) o negative (“Sono malato”), a seconda del contesto.
2. Sarcasmo
Rilevare il sarcasmo in un testo può essere difficile perché le persone con lo stimolo possono utilizzare parole positive per esprimere sentimenti negativi o viceversa. Ad esempio, il testo “Oh, grande, un’altra riunione” può essere un commento sarcastico a seconda del contesto.
3. Qualità dei dati
Trovare dati di qualità specifici del dominio senza problemi di privacy e sicurezza dei dati può essere difficile. Raschiare dati dai siti web dei social media è sempre una zona grigia. Meta ha intentato una causa contro due aziende, BrandTotal e Unimania, per aver creato estensioni di raschiamento per Facebook contro i termini e le politiche di Facebook.
4. Emoji
Gli emoji sono sempre più utilizzati per esprimere emozioni nelle conversazioni sui social media. Tuttavia, l’interpretazione degli emoji è soggettiva e dipende dal contesto. La maggior parte dei praticanti rimuove gli emoji dal testo, il che potrebbe non essere la migliore opzione in alcuni casi. Pertanto, diventa difficile analizzare il sentimento del testo in modo olistico.
Stato dell’analisi dei sentimenti nel 2023 e oltre!
I grandi modelli di linguaggio come BERT e GPT hanno raggiunto risultati di stato dell’arte in molti compiti NLP. I ricercatori stanno utilizzando l’integrazione degli emoji e l’architettura di auto-attenzione multi-testa per affrontare le sfide del sarcasmo e degli emoji nel testo, rispettivamente. Nel tempo, tali tecniche raggiungeranno una maggiore accuratezza, scalabilità e velocità.
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