6 Etapas para Obter Insights do Meio Social com Processamento de Linguagem Natural

A análise de sentimento e o processamento de linguagem natural (NLP) de mídias sociais são uma forma comprovada de obter insights das pessoas e da sociedade. Em vez de pedir a um analista que gaste semanas lendo comentários de mídias sociais e fornecendo um relatório, a análise de sentimento pode fornecer um resumo rápido. Isso significa que você pode tomar decisões mais rápido.

Por Que Você Precisa de Análise de Sentimento e NLP em Mídias Sociais?

Você está vivendo na era dos grandes dados. Pegue os usuários de mídias sociais como exemplo. Em 2019, havia 3,4 bilhões de usuários ativos de mídias sociais no mundo. No YouTube, um bilhão de horas de conteúdo de vídeo são assistidas diariamente. Todos os indicadores sugerem que veremos mais dados produzidos com o tempo, não menos.

Há simplesmente muitos dados para você revisar manualmente. Mesmo organizações com grandes orçamentos, como governos nacionais e corporações globais, estão usando ferramentas de análise de dados, algoritmos e processamento de linguagem natural.

Ao usar essas técnicas, você pode entender o que as pessoas estão dizendo sobre sua marca agora. A capacidade de minimizar o viés de seleção e evitar confiar em anedotas significa que suas decisões terão uma base sólida. Isso significa que você cometerá menos erros ao reagir a um mundo em constante mudança.

Análise de Sentimento & NLP em Ação: Contratação, Saúde Pública e Marketing

Você pode estar se perguntando se essas ferramentas de análise de dados são úteis no mundo real ou se elas são confiáveis para uso. Essas ferramentas estão por aí há mais de uma década e estão melhorando a cada ano. Com NLP e análise de sentimento, você pode resolver problemas mais rápido.

Economize Tempo Durante a Contratação

Na contratação, encontrar candidatos de qualidade é difícil. Workopolis estima que “até 75% dos candidatos para um determinado cargo não estão realmente qualificados para fazê-lo”. Gastar tempo com esses candidatos não é produtivo. Felizmente, o processamento de linguagem natural e a análise podem ajudá-lo a identificar candidatos adequados para que você possa usar o tempo de forma produtiva. É por isso que Blue Orange Digital trabalhou com um fundo hedge para otimizar seu processo de recursos humanos. Usando dez anos de dados de candidatos e currículos, a empresa agora tem um modelo de pontuação sofisticado para encontrar candidatos adequados.

Saúde Pública e Emergências

Em 2020, todos começamos a aprender o valor da análise de dados de saúde pública em larga escala devido à propagação rápida do COVID. Nesses crises, detectar mudanças no comportamento social rapidamente é essencial. Com NLP, você pode analisar mídias sociais para avaliar o sentimento. Por exemplo, um projeto recente analisou mais de 1.000 tweets usando a palavra-chave máscaras para entender como as pessoas estão pensando e se sentindo sobre máscaras.

Marketing

No marketing, você precisa estar informado sobre como seu mercado-alvo pensa e se sente. Um estudo de 2019 usou análise de sentimento do Twitter para entender melhor as marcas de roupas: Nike e Adidas. Analisando 30.895 tweets em inglês, os pesquisadores encontraram que “Adidas tem mais sentimento positivo do que Nike”. No entanto, mais de 50% dos tweets tinham um sentimento neutro. Isso significa que ainda há uma oportunidade significativa de obter mais menções positivas do mercado.

Likes são a nova moeda, NLP em mídias sociais

Como Funciona a Análise de Sentimento Técnica?

Para que a análise de sentimento funcione de forma eficaz, há alguns pontos técnicos essenciais a considerar.

1) Desenvolva uma Pergunta de Negócios Relevante

Decida quais perguntas você deseja responder e se essas técnicas de dados são uma boa opção para essas perguntas. Vamos considerar duas perguntas de marketing

• Devo lançar uma parceria de marketing com uma empresa de cartões de crédito para fazer mais vendas?
• Estou obtendo retornos sobre minhas campanhas de marketing de influenciadores?

A primeira pergunta diz respeito à estratégia e possibilidades futuras, então não haverá muitos dados para analisar. Portanto, sugerimos não tentar responder a essa pergunta com análise de sentimento. Em contraste, a segunda pergunta é mais promissora para o processamento de linguagem natural. Ela ainda requer mais refinamento, mas você tem o início de uma pergunta apropriada.

2) Encontre sua Fonte de Dados

Sua próxima etapa é encontrar uma fonte de dados relevante para analisar. Idealmente, procure fontes de dados que você já tenha em vez de criar algo novo. Para contratação, você provavelmente tem um banco de dados de candidatos e contratações bem-sucedidas em seu sistema de acompanhamento de candidatos. No marketing, você pode baixar dados de plataformas de mídias sociais usando APIs.

Dica: O volume de dados é vital para que a análise de sentimento funcione. Como regra geral, seu conjunto de dados deve ter pelo menos 1.000 exemplos (por exemplo, 1.000 tweets ou 1.000 perfis de candidatos). Qualquer coisa menos do que isso e você é menos provável de obter resultados estatisticamente significativos.

Leia mais sobre fontes de dados alternativas e suplementação de seus dados com dados de terceiros.

3) Pré-Processar Seus Dados

A maioria das fontes de dados, especialmente mídias sociais e conteúdo gerado pelo usuário, requer pré-processamento antes que você possa trabalhar com ele. Supondo que você esteja analisando um recurso de texto, comece removendo pontuação desnecessária, caracteres e outros textos de limpeza. Gastar tempo nessa etapa melhorará a qualidade da análise resultante.

Como conjuntos de dados mais extensos tendem a produzir melhores resultados, use ferramentas para limpar os dados ainda mais. Por exemplo, o Algoritmo Porter Stemmer é uma forma útil de limpar os dados de texto. Esse algoritmo ajuda a identificar palavras raiz e reduzir o ruído em seus dados.

4) Analise os Dados

Dependendo de seus objetivos, há diferentes ferramentas de software e algoritmos disponíveis para analisar os dados. Supondo que você esteja analisando texto, o algoritmo Naïve Bayes é a escolha certa para realizar a análise de sentimento.

5) Avalie Críticamente as Saídas

Você não pode simplesmente aceitar a análise de dados gerada por máquinas de forma não crítica. Os pesquisadores descobriram que as ferramentas de aprendizado de máquina tendem a refletir o viés humano. Por exemplo, Amazon descartou um algoritmo de recursos humanos porque ele discriminava contra candidatas mulheres. Afinal, os dados históricos, nesse caso, eram principalmente baseados em homens. É aí que seus valores – como um compromisso com a inclusão e diversidade – precisam equilibrar as informações baseadas em dados. 

Isso também se aplica às saídas geradas por mecanismos de busca. A CEO da KISSPatent, D’vorah Graeser, fornece um exemplo de como o NLP está melhorando os resultados de busca quando analisa informações da Organização Mundial de Propriedade Intelectual 

“Usar NLP é especialmente relevante e útil quando se tenta procurar patentes para novas tecnologias, como blockchain ou Inteligência Artificial, que não têm categorias definidas na Organização Mundial de Propriedade Intelectual, por exemplo. Ser capaz de procurar e encontrar patentes é importante para todos os inovadores, porque assim eles podem saber quem está trabalhando em inovações específicas e se suas inovações são tão únicas e novas quanto eles pensam.”

CEO da KISSPatent, D’vorah Graeser

6) Determine as Próximas Etapas

Por si só, a análise de sentimento não mudará seu negócio. Você precisa revisar esses insights e tomar uma decisão. Por exemplo, você pode descobrir que tem uma quantidade crescente de sentimento negativo sobre sua marca online. Nesse caso, você pode iniciar um projeto de pesquisa para identificar as preocupações dos clientes e, em seguida, lançar uma versão melhorada de seu produto.

Não Tem Certeza de Onde Começar com NLP em Mídias Sociais?

Encontrar os dados certos, aplicar algoritmos a esses dados e obter insights de negócios úteis não é fácil. Afinal, grandes empresas com recursos profundos cometeram erros em seus projetos de processamento de linguagem natural. É por isso que vale a pena obter uma perspectiva externa sobre seus dados. Entre em contato com Blue Orange Digital hoje para descobrir como você pode obter insights mais rápidos de mídias sociais e outros dados em sua organização.

Para mais informações sobre tendências de IA e tecnologia, veja os estudos de caso de soluções baseadas em dados do CEO da Blue Orange Digital, Josh Miramant, para Cadeia de Suprimentos, Automação de Documentos de Saúde e mais Estudos de Caso.