6 Pași Pentru A Obține Informații Din Rețelele Sociale Cu Procesarea Limbajului Natural

Analiza sentimentului și procesarea limbajului natural (NLP) a rețelelor sociale este o modalitate dovedită de a obține informații despre oameni și societate. În loc să cereți unui analist să petreacă săptămâni citind comentarii de pe rețelele sociale și furnizând un raport, analiza sentimentului poate oferi un rezumat rapid. Acest lucru înseamnă că puteți lua decizii mai rapide.

De Ce Aveți Nevoie De Analiza Sentimentului și NLP în Rețelele Sociale?

Trăiți în era datelor mari. Luați ca exemplu utilizatorii de rețele sociale. În 2019, existau 3,4 miliarde de utilizatori activi de rețele sociale în lume. Pe YouTube, de exemplu, se vizualizează o oră de conținut video zilnic. Toate indicatorii sugerează că vom vedea mai multe date produse în timp, nu mai puține.

Există prea multe date pentru a le revizui manual. Chiar și organizațiile cu bugete mari, cum ar fi guvernele naționale și corporațiile globale, utilizează instrumente de analiză a datelor, algoritmi și procesare a limbajului natural.

Prin utilizarea acestor tehnici, puteți înțelege ce spun oamenii despre marca dvs. în acest moment. Capacitatea de a minimiza selecția și de a evita să vă bazați pe anecdote înseamnă că deciziile dvs. vor avea o bază solidă. Acest lucru înseamnă că veți face mai puține greșeli în timp ce răspundeți la o lume în schimbare rapid.

Analiza Sentimentului și NLP în Acțiune: Angajarea, Sănătatea Publică și Marketingul

S-ar putea să vă întrebați dacă aceste instrumente de analiză a datelor sunt utile în lumea reală sau dacă sunt de încredere pentru utilizare. Aceste instrumente există de peste un deceniu și devin tot mai bune în fiecare an. Cu NLP și analiza sentimentului, puteți rezolva probleme mai rapid.

Economisiți Timp în Procesul de Angajare

În procesul de angajare, găsirea unor candidați de calitate este dificilă. Workopolis estimează că “până la 75% din solicitanții pentru un anumit post nu sunt în realitate calificați pentru a-l ocupa.” Petrecerea timpului cu acești candidați nu este productivă. Din fericire, procesarea limbajului natural și analiza datelor pot ajuta la identificarea candidaților potriviți, astfel încât puteți utiliza timpul în mod productiv. De aceea Blue Orange Digital a colaborat cu un fond de investiții pentru a-și optimiza procesul de resurse umane. Utilizând datele a zece ani de solicitări și CV-uri, firma are acum un model de evaluare sofisticat pentru a găsi candidați potriviți.

Sănătatea Publică și Situațiile de Urgență

În 2020, am început să învățăm valoarea analizei datelor de sănătate publică la scară largă din cauza răspândirii rapide a COVID-19. În aceste crize, detectarea schimbărilor în comportamentul social în timp util este esențială. Cu NLP, puteți analiza rețelele sociale pentru a evalua sentimentul. De exemplu, un proiect recent a analizat peste 1.000 de tweet-uri folosind cuvântul cheie “măști” pentru a înțelege cum gândesc și simt oamenii despre măști.

Marketingul

În marketing, trebuie să fiți informați despre modul în care gândește și simte publicul țintă. Un studiu din 2019 a utilizat analiza sentimentului de pe Twitter pentru a înțelege mai bine mărcile de îmbrăcăminte: Nike și Adidas. Analizând 30.895 de tweet-uri în limba engleză, cercetătorii au descoperit că “Adidas are un sentiment mai pozitiv decât Nike.” Cu toate acestea, peste 50% din tweet-uri aveau un sentiment neutru. Acest lucru înseamnă că există încă o oportunitate semnificativă de a obține mențiuni pozitive din partea pieței.

Likes are the new currency, NLP in social media

Cum Funcționează Analiza Sentimentului din Punct de Vedere Tehnic?

Pentru ca analiza sentimentului să funcționeze eficient, există câteva aspecte tehnice esențiale de care trebuie să țineți cont.

1) Dezvoltați o Întrebare Relevantă pentru Afaceri

Decideți ce întrebări doriți să răspundeți și dacă aceste tehnici de date sunt potrivite pentru aceste întrebări. Să considerăm două întrebări de marketing

• Ar trebui să lansăm un parteneriat de marketing cu o companie de carduri de credit pentru a face mai multe vânzări?
• Obținem rezultate din campaniile noastre de marketing cu influenceri?

Prima întrebare se referă la strategie și posibilități viitoare, deci nu va exista multă date pentru a analiza. Prin urmare, am sugera să nu încercați să răspundeți la această întrebare cu analiza sentimentului. În schimb, a doua întrebare este mai promițătoare pentru procesarea limbajului natural. Ea necesită încă o refacere, dar aveți începutul unei întrebări potrivite.

2) Găsiți Sursa Dvs. de Date

Următorul pas este să găsiți o sursă relevantă de date pentru a analiza. Ideal, căutați surse de date pe care le aveți deja, în loc de a crea ceva nou. Pentru angajare, probabil aveți o bază de date cu solicitanți și angajați în sistemul dvs. de urmărire a aplicărilor. În marketing, puteți descărca date de pe platformele de rețele sociale utilizând API-uri.

Sfat: Volumul de date este vital pentru ca analiza sentimentului să funcționeze. Ca regulă generală, setul dvs. de date ar trebui să aibă cel puțin 1.000 de exemple (de exemplu, 1.000 de tweet-uri sau 1.000 de profiluri de solicitant). Orice lucru mai puțin decât atât și sunteți mai puțin probabil să obțineți rezultate statistic semnificative.

Citiți mai mult despre surse de date alternative și despre cum să suplimentați datele dvs. cu date de la terți.

3) Pre-Procesați Datele Dvs.

Majoritatea surselor de date, în special rețelele sociale și conținutul generat de utilizatori, necesită pre-procesare înainte de a putea lucra cu ele. Presupunând că analizați o sursă de text, începeți prin a elimina punctuația, caracterele și alte texte de curățare inutile. Petrecerea timpului pe acest pas va îmbunătăți calitatea analizei rezultate.

Deoarece seturile de date mai extinse tind să producă rezultate mai bune, utilizați instrumente pentru a curăța datele în continuare. De exemplu, algoritmul Porter Stemmer este o modalitate utilă de a curăța datele text. Acest algoritm ajută la identificarea cuvintelor de bază și la reducerea zgomotului în datele dvs.

4) Analizați Datele

În funcție de obiectivele dvs., există diferite instrumente software și algoritmi disponibile pentru a analiza datele. Presupunând că analizați text, algoritmul Naïve Bayes este alegerea potrivită pentru a efectua analiza sentimentului.

5) Evaluați Critic Rezultatele

Nu puteți accepta pur și simplu analiza datelor generată de mașini în mod necritic. Cercetătorii au descoperit că instrumentele de învățare automată tind să reflecte prejudecățile umane. De exemplu, Amazon a abandonat un algoritm de resurse umane (AMZN ) pentru că a discriminat împotriva candidaților femei. După toate, datele istorice, în acest caz, erau în mare parte bazate pe bărbați. Acolo este locul unde valorile dvs. – cum ar fi angajamentul față de incluziune și diversitate – trebuie să echilibreze insight-urile bazate pe date. 

Acest lucru se aplică și ieșirilor generate de motoarele de căutare. CEO-ul KISSPatent, D’vorah Graeser, oferă un exemplu de modul în care NLP îmbunătățește rezultatele căutării atunci când se analizează informații de la Organizația Mondială a Proprietății Intelectuale 

“Utilizarea NLP este deosebit de relevantă și utilă atunci când căutați brevete pentru tehnologii noi, cum ar fi blockchain sau Inteligență Artificială, care nu au categorii definite în Organizația Mondială a Proprietății Intelectuale, de exemplu. A fi capabil să căutați și să găsiți brevete este important pentru toți inovatorii, deoarece astfel pot ști cine lucrează la anumite inovații și dacă inovațiile lor sunt la fel de unice și noi pe cât cred ei.”

CEO KISSPatent, D’vorah Graeser

6) Determinați Următorii Pași

În sine, analiza sentimentului nu va schimba afacerea dvs. Trebuie să revizuiți aceste insight-uri și să luați o decizie. De exemplu, puteți descoperi că aveți o cantitate tot mai mare de sentiment negativ despre marca dvs. online. În acest caz, ați putea începe un proiect de cercetare pentru a identifica preocupările clienților și apoi lansați o versiune îmbunătățită a produsului dvs.

Nu Știți de Unde Să Începeți cu NLP în Rețelele Sociale?

Găsirea datelor potrivite, aplicarea algoritmilor la aceste date și obținerea de insight-uri de afaceri utilizabile nu este ușoară. După toate, companiile mari cu resurse adânci au făcut greșeli în proiectele lor de procesare a limbajului natural. De aceea, plătește să obțineți o perspectivă externă asupra datelor dvs. Contactați Blue Orange Digital astăzi pentru a afla cum puteți obține insight-uri mai rapide din rețelele sociale și alte date din organizația dvs.

Pentru mai multe informații despre tendințele tehnologiei și inteligenței artificiale, consultați soluțiile bazate pe date ale CEO-ului Blue Orange Digital, Josh Miramant, pentru lanțul de aprovizionare, automatizarea documentelor de sănătate și multe alte studii de caz.