6 Kroków, aby Uzyskać Wgląd z Mediów Społecznościowych za Pomocą Przetwarzania Języka Naturalnego

Analiza sentymentu i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w mediach społecznościowych to udowodniony sposób, aby uzyskać wgląd w ludzi i społeczeństwo. Zamiast prosić analityka o spędzenie tygodni na czytaniu komentarzy w mediach społecznościowych i przygotowaniu raportu, analiza sentymentu może dać Ci szybki podsumowanie. To oznacza, że możesz podejmować decyzje szybciej.

Dlaczego Potrzebujesz Analizy Sentymentu i NLP w Mediach Społecznościowych?

Żyjesz w erze dużych danych. Weźmy użytkowników mediów społecznościowych jako przykład. W 2019 roku było 3,4 miliarda aktywnych użytkowników mediów społecznościowych na świecie. Na YouTube samym, jeden miliard godzin treści wideo jest oglądany codziennie. Każdy wskaźnik wskazuje, że zobaczymy więcej danych wyprodukowanych w czasie, a nie mniej.

Jest po prostu zbyt dużo danych, aby je przejrzeć ręcznie. Nawet organizacje z dużymi budżetami, takie jak rządy narodowe i korporacje globalne, używają narzędzi do analizy danych, algorytmów i przetwarzania języka naturalnego.

Używając tych technik, możesz zrozumieć, co ludzie mówią o Twojej marce w tym momencie. Możliwość minimalizacji selektywnego podejścia i uniknięcia polegania na anegdotach oznacza, że Twoje decyzje będą miały solidne podstawy. To oznacza, że będziesz popełniał mniej błędów, reagując na szybko zmieniający się świat.

Analiza Sentymentu i NLP w Działaniu: Rekrutacja, Zdrowie Publiczne i Marketing

Możesz się zastanawiać, czy te narzędzia do analizy danych są użyteczne w prawdziwym świecie, czy są niezawodne do użycia. Te narzędzia istnieją od ponad dekady i są coraz lepsze każdego roku. Z NLP i analizą sentymentu możesz rozwiązywać problemy szybciej.

Oszczędź Czas Podczas Rekrutacji

Podczas rekrutacji znalezienie jakościowych kandydatów jest trudne. Workopolis szacuje, że “aż 75% aplikantów na dane stanowisko nie jest odpowiednio wykwalifikowanych, aby je obsadzić”. Spędzanie czasu na tych kandydatach nie jest produktywne. Na szczęście, przetwarzanie języka naturalnego i analiza mogą pomóc Ci zidentyfikować kandydatów, którzy najlepiej pasują do Twojej firmy, abyś mógł wykorzystać czas produktywnie. Dlatego Blue Orange Digital współpracował z funduszem hedgingowym, aby zoptymalizować proces rekrutacji. Używając dziesięciu lat danych aplikantów i CV, firma ma teraz zaawansowany model oceny, aby znaleźć najlepszych kandydatów.

Zdrowie Publiczne i Sytuacje Nadzwyczajne

W 2020 roku wszyscy zaczęliśmy uczyć się wartości analizy danych zdrowia publicznego na dużą skalę z powodu szybkiego rozprzestrzeniania się COVID. W tych kryzysach wykrywanie zmian w zachowaniach społecznych jest niezwykle ważne. Z NLP możesz analizować media społecznościowe, aby ocenić sentyment. Na przykład, niedawny projekt przeanalizował ponad 1 000 tweetów używając słowa kluczowego “maseczki”, aby zrozumieć, jak ludzie myślą i czują o maseczkach.

Marketing

W marketingu musisz być na bieżąco z tym, jak Twoja docelowa grupa myśli i czuje. Badanie z 2019 roku użyło analizy sentymentu na Twitterze, aby lepiej zrozumieć marki odzieżowe: Nike i Adidas. Analizując 30 895 angielskich tweetów, badacze odkryli, że “Adidas ma bardziej pozytywny sentyment niż Nike”. Jednak ponad 50% tweetów miało neutralny sentyment. To oznacza, że wciąż jest znacząca możliwość uzyskania więcej pozytywnych wzmianek na rynku.

Polubienia to nowa waluta, NLP w mediach społecznościowych

Jak Działa Analiza Sentymentu Technicznie?

Aby analiza sentymentu działała skutecznie, istnieją kilka istotnych punktów technicznych, które należy wziąć pod uwagę.

1) Rozwijaj Istotne Pytania Biznesowe

Zdecyduj, jakie pytania chcesz odpowiedzieć i czy te techniki danych są dobrym dopasowaniem do tych pytań. Rozważmy dwa pytania marketingowe

• Czy powinniśmy uruchomić partnerstwo marketingowe z firmą kredytową, aby zwiększyć sprzedaż?
• Czy uzyskujemy zwrot z naszych kampanii marketingowych z influencerami?

Pierwsze pytanie dotyczy strategii i przyszłych możliwości, więc nie będzie wiele danych do analizy. Dlatego sugerujemy nie próbować odpowiedzieć na to pytanie za pomocą analizy sentymentu. W przeciwieństwie, pytanie drugie jest bardziej obiecujące dla przetwarzania języka naturalnego. Wciąż wymaga dalszego udoskonalenia, ale masz już początek odpowiedniego pytania.

2) Znajdź Źródło Danych

Twoim następnym krokiem jest znalezienie odpowiedniego źródła danych do analizy. Idealnie, szukaj źródeł danych, których już posiadasz, zamiast tworzyć coś nowego. Podczas rekrutacji prawdopodobnie masz bazę danych aplikantów i pomyślnych rekrutacji w systemie śledzenia aplikacji. W marketingu możesz pobrać dane z platform mediów społecznościowych za pomocą API.

Wskazówka: Objętość danych jest niezwykle ważna, aby analiza sentymentu działała. Zasada jest taka, że Twoja baza danych powinna mieć co najmniej 1 000 przykładów (np. 1 000 tweetów lub 1 000 profili aplikantów). Cokolwiek poniżej tego, a jesteś mniej prawdopodobnie uzyskać statystycznie znaczące wyniki.

Przeczytaj więcej o alternatywnych źródłach danych i uzupełnieniu danych zewnętrznych.

3) Przetwórz Dane

Większość źródeł danych, szczególnie mediów społecznościowych i treści generowanej przez użytkowników, wymaga przetworzenia przed rozpoczęciem pracy z nimi. Zakładając, że analizujesz źródło tekstu, zacznij od usunięcia niepotrzebnych znaków interpunkcyjnych, znaków i innych czynności czyszczenia tekstu. Poświęcenie czasu na ten krok poprawi jakość wynikającej analizy.

Ponieważ bardziej obszerne zestawy danych tendencję do produkcji lepszych wyników, użyj narzędzi do dalszego czyszczenia danych. Na przykład, algorytm Porter Stemmer jest przydatnym sposobem na oczyszczenie danych tekstowych. Ten algorytm pomaga identyfikować słowa podstawowe i redukować szum w Twoich danych.

4) Zanalizuj Dane

W zależności od Twoich celów, dostępne są różne narzędzia i algorytmy do analizy danych. Zakładając, że analizujesz tekst, algorytm Naïve Bayes jest odpowiednim wyborem do przeprowadzenia analizy sentymentu.

5) Krytycznie Ocenić Wyniki

Nie możesz po prostu zaakceptować analizy danych wygenerowanej przez maszyny bezkrytycznie. Badacze odkryli, że narzędzia uczenia maszynowego mają tendencję do odzwierciedlania ludzkiej predyspozycji. Na przykład, Amazon porzucił algorytm rekrutacyjny (AMZN ) , ponieważ dyskryminował kandydatki. W końcu, historyczne dane, w tym przypadku, były głównie oparte na mężczyznach. To tam Twoje wartości – takie jak zaangażowanie na rzecz inkluzywności i różnorodności – muszą zrównoważyć spostrzeżenia oparte na danych.

To również dotyczy wyników wygenerowanych przez silniki wyszukiwania. CEO KISSPatent D’vorah Graeser dostarcza przykład, jak NLP poprawia wyniki wyszukiwania silników podczas analizy informacji z Światowej Organizacji Własności Intelektualnej

“Używanie NLP jest szczególnie istotne i przydatne, gdy próbujesz znaleźć patenty dla nowych technologii, takich jak blockchain lub sztuczna inteligencja, które nie mają określonych kategorii w Światowej Organizacji Własności Intelektualnej, na przykład. Możliwość wyszukiwania i znajdowania patentów jest ważna dla wszystkich innowatorów, ponieważ w ten sposób mogą wiedzieć, kto pracuje nad określonymi innowacjami i czy ich innowacje są tak unikalne i nowe, jak się wydają.”

CEO KISSPatent, D’vorah Graeser

6) Określ Następne Kroki

Samodzielna analiza sentymentu nie zmieni Twojego biznesu. Musisz przejrzeć te spostrzeżenia i podjąć decyzję. Na przykład, możesz odkryć, że masz rosnącą ilość negatywnych sentymentów o Twojej marce w internecie. W takim przypadku możesz rozpocząć projekt badawczy, aby zidentyfikować obawy klientów, a następnie wydać ulepszoną wersję produktu.

Nie Wiesz, Skąd Zacząć z NLP w Mediach Społecznościowych?

Znalezienie odpowiednich danych, zastosowanie algorytmów do tych danych i uzyskanie przydatnych spostrzeżeń biznesowych nie jest łatwe. W końcu duże firmy z głębokimi zasobami popełniły błędy w swoich projektach przetwarzania języka naturalnego. Dlatego opłaca się uzyskać zewnętrzną perspektywę na Twoje dane. Skontaktuj się z Blue Orange Digital już dziś, aby dowiedzieć się, jak możesz uzyskać szybsze spostrzeżenia z mediów społecznościowych i innych danych w Twojej organizacji.

Więcej o trendach AI i technologii, zobacz data-driven rozwiązania CEO Blue Orange Digital, Josh Miramant, dla łańcucha dostaw, automatyzacji dokumentów opieki zdrowotnej i więcej studium przypadku.