6 hapa për të marrë njohuri nga mediat sociale me përpunimin e gjuhës natyrore

Analiza e ndjenjave dhe përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) të mediave sociale është një mënyrë e provuar për të nxjerrë njohuri nga njerëzit dhe shoqëria. Në vend që t'i kërkoni një analisti të kalojë javë të tëra duke lexuar komentet e mediave sociale dhe të sigurojë një raport, analiza e ndjenjave mund t'ju japë një përmbledhje të shpejtë. Kjo do të thotë që ju mund të merrni vendime më shpejt.

Pse keni nevojë për analizën e ndjenjave dhe NLP në mediat sociale?

Jeni duke jetuar në epokën e të dhënave të mëdha. Merrni si shembull përdoruesit e mediave sociale. Në 2019, kishte 3.4 miliardë përdorues aktivë të mediave sociale në botë. Aktiv YouTube vetëm, një miliard orë përmbajtje video shikohen çdo ditë. Çdo tregues sugjeron që ne do të shohim më shumë të dhëna të prodhuara me kalimin e kohës, jo më pak.

Thjesht ka shumë të dhëna për t'i rishikuar manualisht. Edhe organizatat me buxhete të mëdha si qeveritë kombëtare dhe korporatat globale po përdorin mjete të analizës së të dhënave, algoritme dhe përpunim të gjuhës natyrore.

Duke përdorur këto teknika, ju mund të kuptoni se çfarë thonë njerëzit për markën tuaj tani. Aftësia për të minimizuar paragjykimet e përzgjedhjes dhe për të shmangur mbështetjen në anekdota do të thotë që vendimet tuaja do të kenë një themel të fortë. Kjo do të thotë se do të bëni më pak gabime ndërsa reagoni ndaj një bote që ndryshon me shpejtësi.

Analiza e ndjenjave dhe NLP në Veprim: Punësimi, Shëndeti Publik dhe Marketingu

Ju mund të pyesni veten nëse këto mjete të analizës së të dhënave janë të dobishme në botën reale ose nëse janë të besueshme për t'u përdorur. Këto mjete kanë ekzistuar për më shumë se një dekadë dhe ato po përmirësohen çdo vit. Me NLP dhe analizën e ndjenjave, ju mund t'i zgjidhni problemet më shpejt.

Kurseni kohë gjatë punësimit

Në punësimin, gjetja e kandidatëve cilësorë është e vështirë. Workopolis vlerëson se "deri në 75% e aplikantëve për një rol të caktuar nuk janë në të vërtetë të kualifikuar për ta bërë atë." Shpenzimi i kohës për ata kandidatë nuk është produktiv. Për fat të mirë, përpunimi dhe analitika e gjuhës natyrore mund t'ju ndihmojë të identifikoni kandidatë të përshtatshëm në mënyrë që të mund ta përdorni kohën në mënyrë produktive. Kjo është arsyeja pse Blue Orange Digital punoi me një fond mbrojtës për të optimizuar procesin e tyre të burimeve njerëzore. Duke përdorur të dhëna dhe rezyme dhjetëvjeçare të aplikantëve, firma tani ka një model të sofistikuar vlerësimi për të gjetur kandidatë të përshtatshëm.

Shëndeti publik dhe urgjencat

Në vitin 2020, të gjithë kemi filluar të mësojmë vlerën e analizës së të dhënave të shëndetit publik në shkallë të gjerë për shkak të përhapjes së shpejtë të COVID. Në këto kriza, zbulimi i shpejtë i ndryshimeve në sjelljen sociale është thelbësor. Me NLP, ju mund të analizoni mediat sociale për të vlerësuar ndjenjën. Për shembull, një e fundit projekti ka analizuar mbi 1,000 cicërima duke përdorur fjalën kyçe maska ​​për të kuptuar se si njerëzit mendojnë dhe ndjejnë për maskat.

Marketing

Në marketing, ju duhet të qëndroni të informuar se si mendon dhe ndjen tregu juaj i synuar. A Studimi 2019 përdori analizën e ndjenjave në Twitter për të kuptuar më mirë markat e veshjeve: Nike dhe Adidas. Duke analizuar 30,895 cicërima në gjuhën angleze, studiuesit zbuluan, "Adidas ka më shumë ndjenja pozitive se Nike". Megjithatë, mbi 50% e tweeteve kishin një ndjenjë neutrale. Kjo do të thotë se ka ende një mundësi të konsiderueshme për të fituar më shumë përmendje pozitive nga tregu.

Pëlqimet janë monedha e re, NLP në mediat sociale

Si funksionon teknikisht analiza e ndjenjave?

Që analiza e ndjenjave të funksionojë në mënyrë efektive, ka disa pika teknike thelbësore që duhen mbajtur parasysh.

1) Zhvilloni një pyetje përkatëse biznesi

Vendosni se cilat pyetje dëshironi t'u përgjigjeni dhe nëse këto teknika të të dhënave janë të përshtatshme për ato pyetje. Le të shqyrtojmë dy pyetje marketingu

• A duhet të hapim një partneritet marketingu me një kompani të kartave të kreditit për të bërë më shumë shitje?
• A po marrim kthime në fushatat tona të marketingut me ndikim?

Pyetja e parë ka të bëjë me strategjinë dhe mundësitë e ardhshme, kështu që nuk do të ketë shumë të dhëna për t'u analizuar. Prandaj, ne do të sugjeronim të mos përpiqemi t'i përgjigjemi kësaj pyetjeje me analizë sentimentale. Në të kundërt, pyetja e dytë është më premtuese për përpunimin e gjuhës natyrore. Ajo ende kërkon përpunim të mëtejshëm, por ju keni fillimin e një pyetjeje të përshtatshme.

2) Gjeni burimin tuaj të të dhënave

Hapi juaj i ardhshëm është të gjeni një burim të rëndësishëm të të dhënave për t'u analizuar. Në mënyrë ideale, kërkoni burimet e të dhënave që tashmë i keni në vend që të krijoni diçka të re. Për punësim, ju ndoshta keni një bazë të dhënash të aplikantëve dhe punësimeve të suksesshme në sistemin tuaj të përcjelljes së aplikantit. Në marketing, ju mund të shkarkoni të dhëna nga platformat e mediave sociale duke përdorur API.

Këshillë: Vëllimi i të dhënave është jetik që analiza e ndjenjave të funksionojë. Si rregull, grupi juaj i të dhënave duhet të ketë të paktën 1,000 shembuj (p.sh. 1,000 cicërima ose 1,000 profile aplikanti). Çdo gjë më pak se kaq, dhe ju keni më pak gjasa të merrni rezultate domethënëse statistikisht.

Lexoni më shumë për burimet alternative të të dhënave dhe plotësimin e të dhënave tuaja me të dhëna të palëve të treta.

3) Përpunoni paraprakisht të dhënat tuaja

Shumica e burimeve të të dhënave, veçanërisht mediat sociale dhe përmbajtja e krijuar nga përdoruesit, kërkojnë përpunim paraprak përpara se të mund të punoni me të. Duke supozuar se po analizoni një burim teksti, filloni duke hequr shenjat e panevojshme të pikësimit, karakteret dhe tekstet e tjera të pastrimit. Shpenzimi i kohës në këtë hap do të përmirësojë cilësinë e analizës që rezulton.

Meqenëse grupet më të gjera të të dhënave priren të prodhojnë rezultate më të mira, përdorni mjete për të pastruar më tej të dhënat. Për shembull, Algoritmi Porter Stemmer është një mënyrë e dobishme për të pastruar të dhënat e tekstit. Ky algoritëm ndihmon për të identifikuar fjalët rrënjësore dhe për të zvogëluar zhurmën në të dhënat tuaja.

4) Analizoni të dhënat

Në varësi të qëllimeve tuaja, ekzistojnë mjete dhe algoritme të ndryshme softuerike për të analizuar të dhënat. Duke supozuar se po analizoni tekstin, algoritmi Naïve Bayes është zgjidhja e duhur për të kryer analizën e ndjenjave.

5) Vlerësoni në mënyrë kritike rezultatet

Ju nuk mund të pranoni thjesht analizën e të dhënave të krijuara nga makinat në mënyrë jokritike. Studiuesit kanë zbuluar se mjetet e mësimit të makinerive priren të pasqyrojnë paragjykimet njerëzore. Për shembull, Amazon hoqi një algoritëm të burimeve njerëzore sepse diskriminonte kandidatet femra. Në fund të fundit, të dhënat historike, në këtë rast, bazoheshin kryesisht tek burrat. Ja ku vlerat tuaja – si përkushtimi ndaj përfshirjes dhe diversitetit – duhet të balancojnë njohuritë e drejtuara nga të dhënat. 

Kjo vlen edhe për rezultatet e nxjerra nga motorët e kërkimit. CEO i KISSPatent D'vorah Graeser ofron një shembull se si NLP po përmirëson rezultatet e motorëve të tyre të kërkimit kur analizon informacionin nga Organizata Botërore e Pronësisë Intelektuale 

“Përdorimi i NLP është veçanërisht i rëndësishëm dhe i dobishëm kur përpiqeni të kërkoni patenta për teknologji të reja si blockchain ose Inteligjenca Artificiale, të cilat nuk kanë kategori të përcaktuara në Organizatën Botërore të Pronësisë Intelektuale, për shembull. Të jesh në gjendje të kërkosh dhe të gjesh patenta është e rëndësishme për të gjithë novatorët, sepse në këtë mënyrë ata mund të dinë se kush po punon në disa risi dhe nëse risitë e tyre janë aq unike dhe të reja sa mendojnë ata.

CEO i KISSPatent, D'vorah Graeser

6) Përcaktoni hapat e ardhshëm

Më vete, analiza e ndjenjave nuk do ta ndryshojë biznesin tuaj. Ju duhet t'i rishikoni ato njohuri dhe të merrni një vendim. Për shembull, mund të zbuloni se keni një sasi në rritje të ndjenjave negative për markën tuaj në internet. Në atë rast, mund të filloni një projekt kërkimor për të identifikuar shqetësimet e klientëve dhe më pas të lëshoni një version të përmirësuar të produktit tuaj.

Nuk jeni i sigurt se ku të filloni me NLP në mediat sociale?

Gjetja e të dhënave të duhura, aplikimi i algoritmeve për ato të dhëna dhe marrja e njohurive të përdorshme të biznesit nuk është e lehtë. Në fund të fundit, kompanitë e mëdha me burime të thella kanë bërë gabime në projektet e tyre të përpunimit të gjuhës natyrore. Kjo është arsyeja pse ia vlen të keni një perspektivë të jashtme për të dhënat tuaja. Kontaktoni Blu Portokalli Digital sot për të zbuluar se si mund të merrni njohuri më të shpejta nga mediat sociale dhe të dhëna të tjera në organizatën tuaj.

Për më shumë mbi AI dhe tendencat e teknologjisë, shihni Josh Miramant, CEO i zgjidhjeve të drejtuara nga të dhënat e Blue Orange Digital për Furnizim Zinxhiri, Automatizimi i Dokumenteve të Kujdesit Shëndetësor, dhe më shumë raste studimore.