6 шагов, чтобы получить информацию из социальных сетей с помощью обработки естественного языка

Анализ настроений и обработка естественного языка (НЛП) в социальных сетях — это проверенный способ получить представление о людях и обществе. Вместо того, чтобы просить аналитика тратить недели на чтение комментариев в социальных сетях и предоставление отчета, анализ настроений может дать вам краткое резюме. Это означает, что вы можете принимать решения быстрее.

Зачем вам нужен анализ настроений и НЛП в социальных сетях?

Вы живёте в эпоху больших данных. Возьмём в пример пользователей социальных сетей. 2019, в мире насчитывалось 3.4 миллиарда активных пользователей социальных сетей. На YouTube только один миллиард часов видеоконтента просматривается ежедневно. Каждый индикатор предполагает, что со временем мы будем получать больше данных, а не меньше.

Просто слишком много данных для просмотра вручную. Даже организации с большими бюджетами, такие как национальные правительства и глобальные корпорации, используют инструменты анализа данных, алгоритмы и обработку естественного языка.

Используя эти методы, вы можете понять, что люди говорят о вашем бренде прямо сейчас. Возможность свести к минимуму предвзятость при выборе и не полагаться на анекдоты означает, что ваши решения будут иметь прочную основу. Это означает, что вы будете делать меньше ошибок, реагируя на быстро меняющийся мир.

Анализ настроений и НЛП в действии: прием на работу, общественное здравоохранение и маркетинг

Вам может быть интересно, полезны ли эти инструменты анализа данных в реальном мире и надежны ли они в использовании. Эти инструменты существуют уже более десяти лет, и с каждым годом они совершенствуются. С помощью НЛП и анализа настроений вы можете быстрее решать проблемы.

Экономьте время при приеме на работу

При найме найти качественных кандидатов сложно. Воркополис По оценкам, «до 75% кандидатов на определённую должность фактически не имеют необходимой квалификации». Тратить время на таких кандидатов непродуктивно. К счастью, обработка естественного языка и аналитика могут помочь вам найти подходящих кандидатов, чтобы вы могли использовать время с пользой. Вот почему Blue Orange Digital работала с хедж-фондом оптимизировать процесс управления персоналом. Используя данные о кандидатах и ​​их резюме за десять лет, компания разработала сложную модель оценки для поиска подходящих кандидатов.

Общественное здравоохранение и чрезвычайные ситуации

В 2020 году мы все начали осознавать ценность анализа данных общественного здравоохранения в больших масштабах в связи с быстрым распространением COVID. В условиях этих кризисов быстрое выявление изменений в социальном поведении имеет решающее значение. С помощью обработки естественного языка (NLP) можно анализировать социальные сети и оценивать настроения. Например, недавний… проект проанализировал более 1,000 твитов используя маски ключевого слова, чтобы понять, что люди думают и чувствуют о масках.

Маркетинг

В маркетинге вам нужно быть в курсе того, что думает и чувствует ваш целевой рынок. А исследование в 2019 г. использовали анализ настроений в Твиттере, чтобы лучше понять бренды одежды: Nike и Adidas. Проанализировав 30,895 50 твитов на английском языке, исследователи обнаружили: «У Adidas более позитивные настроения, чем у Nike». Однако более XNUMX% твитов были нейтральными. Это означает, что по-прежнему существует значительная возможность получить больше положительных отзывов на рынке.

Лайки — новая валюта, НЛП в социальных сетях

Как технически работает анализ настроений?

Чтобы анализ настроений работал эффективно, необходимо помнить о нескольких важных технических моментах.

1) Разработайте соответствующий бизнес-вопрос

Решите, на какие вопросы вы хотите ответить, и подходят ли эти методы анализа данных для их решения. Рассмотрим два маркетинговых вопроса.

• Должны ли мы начать маркетинговое партнерство с компанией, выпускающей кредитные карты, чтобы увеличить продажи?
• Получаем ли мы отдачу от наших маркетинговых кампаний влияния?

Первый вопрос касается стратегии и будущих возможностей, поэтому данных для анализа будет немного. Поэтому мы бы предложили не пытаться ответить на этот вопрос с помощью анализа настроений. Напротив, второй вопрос более перспективен для обработки естественного языка. Он все еще требует доработки, но у вас есть начало соответствующего вопроса.

2) Найдите свой источник данных

Ваш следующий шаг — найти соответствующий источник данных для анализа. В идеале ищите источники данных, которые у вас уже есть, а не создавайте что-то новое. Для найма у вас, вероятно, есть база данных соискателей и успешных наймов в вашей системе отслеживания соискателей. В маркетинге вы можете загружать данные с платформ социальных сетей с помощью API.

Совет. Объем данных жизненно важен для работы анализа тональности. Как правило, ваш набор данных должен содержать не менее 1,000 примеров (например, 1,000 твитов или 1,000 профилей кандидатов). Чем меньше, тем меньше шансов получить статистически значимые результаты.

Узнайте больше об альтернативных источниках данных и дополнении ваших данных сторонними данными.

3) Предварительно обработайте ваши данные

Большинство источников данных, особенно социальные сети и пользовательский контент, требуют предварительной обработки, прежде чем вы сможете с ними работать. Предполагая, что вы анализируете текстовый ресурс, начните с удаления ненужных знаков препинания, символов и другого очищающего текста. Потратив время на этот шаг, вы улучшите качество результирующего анализа.

Поскольку более обширные наборы данных, как правило, дают лучшие результаты, используйте инструменты для дальнейшей очистки данных. Например, Алгоритм Портера Стеммера это полезный способ очистки текстовых данных. Этот алгоритм помогает идентифицировать корневые слова и сократить шум в ваших данных.

4) Анализ данных

В зависимости от ваших целей для анализа данных доступны различные программные инструменты и алгоритмы. Предполагая, что вы анализируете текст, алгоритм наивного Байеса — правильный выбор для проведения анализа тональности.

5) Критически оценивайте результаты

Вы не можете просто некритически принять анализ данных, генерируемый машинами. Исследователи обнаружили, что инструменты машинного обучения, как правило, отражают человеческую предвзятость. Например, Amazon отказалась от алгоритма управления персоналом Потому что это дискриминировало женщин-кандидатов. В конце концов, исторические данные в данном случае были основаны преимущественно на мужчинах. Именно здесь ваши ценности, такие как приверженность инклюзивности и разнообразию, должны уравновесить выводы, основанные на данных. 

Это также относится к результатам, выдаваемым поисковыми системами. Генеральный директор KISSPatent Д'вора Грейзер приводит пример того, как NLP улучшает результаты своих поисковых систем при анализе информации от Всемирной организации интеллектуальной собственности. 

«Использование обработки естественного языка особенно актуально и полезно при поиске патентов на новые технологии, такие как блокчейн или искусственный интеллект, для которых, например, нет определённых категорий во Всемирной организации интеллектуальной собственности. Возможность поиска и нахождения патентов важна для всех новаторов, поскольку это позволяет им понять, кто работает над определёнными инновациями, и действительно ли их инновации настолько уникальны и новы, как они считают».

Генеральный директор KISSPatent, Двора Грейзер

6) Определите следующие шаги

Сам по себе анализ настроений не изменит ваш бизнес. Вам нужно проанализировать эти идеи и принять решение. Например, вы можете обнаружить, что негативное отношение к вашему бренду в Интернете растет. В этом случае вы можете начать исследовательский проект, чтобы выявить проблемы клиентов, а затем выпустить улучшенную версию вашего продукта.

Не знаете, с чего начать НЛП в социальных сетях?

Найти нужные данные, применить к ним алгоритмы и получить полезную бизнес-информацию непросто. Ведь крупные компании с обширными ресурсами допускали ошибки в своих проектах по обработке естественного языка. Именно поэтому стоит взглянуть на свои данные со стороны. Свяжитесь с нами Синий Оранжевый Цифровой сегодня, чтобы узнать, как можно быстрее получать ценную информацию из социальных сетей и других данных в вашей организации.

Чтобы узнать больше об ИИ и технологических тенденциях, обратитесь к Джошу Мираманту, генеральному директору Blue Orange Digital, занимающемуся решениями на основе данных для Цепочка поставок, автоматизация медицинской документации и другие практические примеры.