6 Léngkah Pikeun Meunangkeun Wawasan Ti Média Sosial Kalayan Ngolah Basa Alam

Analisis sentimen sareng pamrosésan basa alami (NLP) média sosial mangrupikeun cara anu kabuktian pikeun narik wawasan ti jalma sareng masarakat. Gantina naroskeun analis pikeun nyéépkeun minggu maca koméntar média sosial sareng nyayogikeun laporan, analisis sentimen tiasa masihan anjeun kasimpulan gancang. Éta hartosna anjeun tiasa nyandak kaputusan langkung gancang.

Naha Anjeun Peryogikeun Analisis Sentimen sareng NLP dina Média Sosial?

Anjeun hirup dina umur data badag. Candak pamaké média sosial salaku conto. Di 2019, aya 3.4 miliar pamaké média sosial aktip di dunya. Dina YouTube nyalira, hiji miliar jam eusi video nu diawaskeun poean. Unggal indikator nunjukkeun yén urang bakal ningali langkung seueur data anu dihasilkeun dina waktosna, henteu kirang.

Aya ngan saukur teuing data pikeun anjeun marios sacara manual. Malah organisasi anu gaduh anggaran ageung sapertos pamaréntah nasional sareng korporasi global nganggo alat analisis data, algoritma, sareng ngolah basa alami.

Ku ngagunakeun téknik ieu, anjeun tiasa ngartos naon anu dicarioskeun ku jalma ngeunaan merek anjeun ayeuna. Kamampuhan pikeun ngaleutikan bias pilihan sareng ngahindarkeun anekdot hartosna kaputusan anjeun bakal gaduh dasar anu kuat. Éta hartosna anjeun bakal ngirangan kasalahan nalika anjeun ngaréspon kana dunya anu robih gancang.

Analisis Sentimen & NLP Dina Aksi: Ngiring, Kaséhatan Umum, sareng Pemasaran

Anjeun panginten panginten upami alat analisis data ieu mangpaat dina dunya nyata atanapi upami aranjeunna tiasa dipercaya pikeun dianggo. Alat-alat ieu parantos langkung ti dasawarsa, sareng aranjeunna langkung saé unggal taun. Kalayan analisis NLP sareng sentimen, anjeun tiasa ngabéréskeun masalah langkung gancang.

Ngahemat Waktos Salila Ngiring

Dina nyewa, milarian calon anu berkualitas sesah. Workopolis ngira-ngira yén "saloba 75% pelamar pikeun peran anu dipasihkeun henteu leres-leres mumpuni pikeun ngalakukeunana." Méakkeun waktos pikeun calon éta henteu produktif. Untungna, pamrosésan basa alami sareng analitik tiasa ngabantosan anjeun ngaidentipikasi calon anu pas supados anjeun tiasa ngagunakeun waktos sacara produktif. Éta alesanana Blue Orange Digital damel sareng dana pager hirup pikeun ngaoptimalkeun prosés SDM maranéhanana. Nganggo data pelamar sareng resumena sapuluh taun, perusahaan ayeuna gaduh modél skor anu canggih pikeun milarian calon anu pas.

Kaséhatan umum sareng kaayaan darurat

Dina taun 2020, urang sadayana parantos diajar nilai analisis data kaséhatan masarakat skala ageung kusabab panyebaran gancang COVID. Dina krisis ieu, ngadeteksi parobahan paripolah sosial gancang penting. Kalayan NLP, anjeun tiasa nganalisis média sosial pikeun ngévaluasi sentimen. Contona, panganyarna proyék dianalisis leuwih 1,000 tweets ngagunakeun kecap konci masker pikeun ngartos kumaha jalma mikir sareng perasaan ngeunaan masker.

Marketing

Dina pamasaran, Anjeun kudu tetep informed ngeunaan kumaha target pasar Anjeun pikir jeung karasaeun. A ulikan 2019 dipaké analisis sentimen Twitter ngartos merek pakean: Nike jeung Adidas hadé. Nganalisis 30,895 tweets basa Inggris, peneliti manggihan, "Adidas boga sentimen leuwih positif ti Nike." Sanajan kitu, leuwih 50% tina tweets miboga sentimen nétral. Éta hartina masih aya kasempetan signifikan pikeun earn nyebutkeun leuwih positif ti pasar.

Suka mangrupikeun mata uang énggal, NLP dina média sosial

Kumaha Analisis Sentimen Gawé Téknis?

Pikeun analisis sentimen tiasa dianggo sacara efektif, aya sababaraha poin téknis anu penting anu kedah diperhatoskeun.

1) Ngamekarkeun Patarosan Usaha Relevan

Putuskeun patarosan naon anu anjeun hoyong jawab sareng naha téknik data ieu cocog pikeun patarosan éta. Hayu urang nganggap dua patarosan pamasaran

• Naha urang kedah ngaluncurkeun kerjasama pamasaran sareng perusahaan kartu kiridit supados langkung seueur penjualan?
• Naha urang kéngingkeun hasil dina kampanye pamasaran influencer kami?

Patarosan kahiji ngeunaan strategi sareng kemungkinan anu bakal datang, janten moal aya seueur data pikeun dianalisis. Ku alatan éta, urang bakal nyarankeun teu nyobian ngajawab patarosan ieu kalawan analisis sentimen. Sabalikna, patarosan dua langkung ngajangjikeun pikeun ngolah basa alami. Masih merlukeun perbaikan salajengna, tapi anjeun boga mimiti hiji patarosan luyu.

2) Teangan Sumber Data Anjeun

Léngkah anjeun salajengna nyaéta milarian sumber data anu relevan pikeun dianalisis. Ideally, néangan sumber data nu geus boga tinimbang nyieun hal anyar. Pikeun nyewa, anjeun panginten gaduh database pelamar sareng hires suksés dina sistem pelacak pelamar anjeun. Dina pamasaran, anjeun tiasa ngaunduh data tina platform média sosial nganggo API.

Tip: Volume data penting pisan pikeun analisis sentimen jalan. Sakumaha aturan, set data anjeun kedah gaduh sahenteuna 1,000 conto (contona, 1,000 tweet atanapi 1,000 profil pelamar). Nanaon kirang ti éta, tur anjeun kurang kamungkinan kana ménta hasil statistik bermakna.

Baca langkung seueur ngeunaan sumber data alternatif sareng nambihan data anjeun ku data pihak ka-3.

3) Pra-Prosés Data Anjeun

Kalolobaan sumber data, utamana média sosial, sarta eusi-generate pamaké, merlukeun pre-processing saméméh anjeun tiasa dianggo kalayan eta. Anggap anjeun nganalisa sumber téks, mimitian ku ngahapus tanda baca, karakter, sareng téks beberesih anu sanés. Méakkeun waktos dina léngkah ieu bakal ningkatkeun kualitas analisa anu hasilna.

Kusabab set data anu langkung éksténsif condong ngahasilkeun hasil anu langkung saé, paké alat pikeun ngabersihan data langkung jauh. Contona, dina Algoritma Porter Stemmer mangrupakeun cara mantuan pikeun ngabersihan data téks. Algoritma ieu ngabantosan ngaidentipikasi kecap akar sareng ngirangan sora dina data anjeun.

4) Nganalisis Data

Gumantung kana tujuan anjeun, aya sababaraha alat parangkat lunak sareng algoritma anu sayogi pikeun nganalisis data. Anggap anjeun nganalisa téks, algoritma Naïve Bayes mangrupikeun pilihan anu pas pikeun ngalaksanakeun analisa sentimen.

5) Kritis Evaluate Outputs

Anjeun teu bisa ngan narima analisis data dihasilkeun ku mesin uncritically. Panaliti mendakan yén alat diajar mesin condong ngagambarkeun bias manusa. Salaku conto, Amazon scrapped hiji algoritma SDM sabab ngadiskriminasi calon awewe. Barina ogé, data sajarah, dina hal ieu, utamana dumasar kana lalaki. Éta tempat nilai anjeun - sapertos komitmen kana inklusi sareng karagaman - kedah nyaimbangkeun wawasan anu didorong ku data. 

Ieu ogé lumaku pikeun outputs yielded ku mesin pencari. CEO KISSPatent D'vorah Graeser nyayogikeun conto kumaha NLP ningkatkeun hasil mesin pencari nalika nganalisa inpormasi ti Organisasi Hak Milik Intelektual Dunya. 

"Nganggo NLP hususna relevan sareng mangpaat nalika nyobian milarian patén-patén pikeun téknologi anyar sapertos blockchain atanapi Artificial Intelligence, anu henteu ngagaduhan kategori anu ditetepkeun dina Organisasi Hak Milik Dunia, contona. Mampuh milarian sareng mendakan patén penting pikeun sadaya inovator sabab ku cara éta aranjeunna tiasa terang saha anu ngerjakeun inovasi-inovasi anu tangtu sareng upami inovasina unik sareng énggal sapertos anu dikira.

CEO KISSPatent, D'vorah Graeser

6) Nangtukeun Léngkah Satuluyna

Dina sorangan, analisis sentimen moal ngarobah anjeun bisnis. Anjeun kedah marios wawasan éta sareng nyandak kaputusan. Contona, Anjeun bisa manggihan yén anjeun gaduh jumlah tumuwuh tina sentimen négatip ngeunaan brand Anjeun online. Dina hal éta, anjeun tiasa ngamimitian proyék panalungtikan pikeun ngaidentipikasi masalah palanggan teras ngaleupaskeun vérsi produk anjeun anu langkung saé.

Henteu Yakin Dimana Ngamimitian NLP dina média sosial?

Milarian data anu leres, nerapkeun algoritma kana data éta, sareng kéngingkeun wawasan bisnis anu tiasa dianggo henteu gampang. Barina ogé, pausahaan badag kalawan sumberdaya jero geus nyieun kasalahan dina proyék processing basa alam maranéhanana. Éta sababna éta mayar kanggo nyandak sudut pandang luar dina data anjeun. Kontak Biru Oranyeu Digital dinten ayeuna pikeun milari kumaha anjeun tiasa kéngingkeun wawasan anu langkung gancang tina média sosial sareng data sanés dina organisasi anjeun.

Pikeun langkung seueur ngeunaan AI sareng tren téknologi, tingali Josh Miramant, CEO solusi anu didorong data Blue Orange Digital pikeun Ranté pasokan, Otomatisasi Dokumén Kaséhatan, sareng seueur deui Studi Kasus.