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 de a cere unui analist să petreacă săptămâni citind comentarii de pe rețelele sociale și oferind un raport, analiza sentimentului poate oferi o sinteză rapidă. 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 utilizatorii de rețele sociale ca exemplu. În 2019, existau 3,4 miliarde de utilizatori activi de rețele sociale în lume. Pe YouTube, o oră de conținut video este vizualizată zilnic. Toți 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, folosesc instrumente de analiză a datelor, algoritmi și procesare a limbajului natural.

Folosind aceste 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 fiabile pentru a le folosi. 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 solicitanți pentru un anumit post nu sunt în realitate calificați pentru acesta.” Petrecerea timpului cu acești candidați nu este productivă. Din fericire, procesarea limbajului natural și analiza 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 optimiza procesul de resurse umane. Folosind date de zece ani despre solicitanți și CV-uri, firma are acum un model de scorare 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. 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.

Marketing

În marketing, trebuie să rămâneți informați despre cum gândesc și simt clienții dvs. țintă. Un studiu din 2019 a folosit 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 clienților.

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 puncte 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 acele 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 randamente din campaniile noastre de marketing cu influenceri?

Prima întrebare se referă la strategie și posibilități viitoare, deci nu vor exista multe date pentru a le analiza. Prin urmare, vă sugerez 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 reflecție, dar aveți începutul unei întrebări potrivite.

2) Găsiți Sursa Dvs. de Date

Următorul pas este să găsiți o sursă relevantă de date pentru a le 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 candidaților. În marketing, puteți descărca date de pe platformele de rețele sociale folosind 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 candidați). Orice lucru sub acest nivel și sunteți mai puțin probabil să obțineți rezultate statistic semnificative.

Citiți mai mult despre surse alternative de date și completarea datelor 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 resursă de text, începeți prin a înlătura caracterele și punctuația inutile, precum și curățarea textului. Petrecerea timpului pe acest pas va îmbunătăți calitatea analizei rezultate.

Deoarece seturile de date mai extinse tind să producă rezultate mai bune, folosiți 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 rădăcină și la reducerea zgomotului din datele dvs.

4) Analizați Datele

În funcție de obiectivele dvs., există diferite instrumente software și algoritmi disponibili 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 fără critică. Cercetătorii au descoperit că instrumentele de învățare automată tind să reflecte prejudecățile umane. De exemplu, Amazon a renunțat la un instrument de recrutare cu IA deoarece a discriminat împotriva candidaților femei. După tot, 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 rezultatelor furnizate 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

“Folosirea NLP este deosebit de relevantă și utilă atunci când încercați să căutați brevete de tehnologie nouă, 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, puteți începe un proiect de cercetare pentru a identifica preocupările clienților și apoi lansați o versiune îmbunătățită a produsului dvs.

Nu Sunteți Sigur De Unde Să Începeți Cu NLP în Rețelele Sociale?

Găsirea surselor de date 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 de inteligență artificială și tehnologie, consultați soluțiile bazate pe date ale CEO-ului Blue Orange Digital, Josh Miramant, pentru Lanțul de aprovizionare, automatizarea documentelor de sănătate și mai multe studii de caz.