Sosyal Medyada Doğal Dil İşleme ile Sosyal Medyadan Bilgiler Edinmek İçin 6 Adım

Sosyal medya sentiment analizi ve doğal dil işleme (NLP), insanların ve toplumun içgörülerini çıkarmak için kanıtlanmış bir yöntemdir. Bir analistin sosyal medya yorumlarını okumak ve bir rapor sunmak için haftalarca zaman harcamak yerine, sentiment analizi size hızlı bir özet sunabilir. Bu, daha hızlı kararlar alabileceğiniz anlamına gelir.

Sosyal Medyada Sentiment Analizi ve NLP’ye Neden İhtiyacınız Var?

Büyük veri çağını yaşıyorsunuz. Sosyal medya kullanıcılarını örnek olarak alın. 2019’da, dünyada 3,4 milyar aktif sosyal medya kullanıcısı vardı. Sadece YouTube’da, bir milyar saatlik video içeriği günlük olarak izlenmektedir. Her gösterge, zaman içinde daha fazla veri üretileceğini chứ değil, daha azını değil.

Bu kadar çok veriyi manuel olarak gözden geçirmek mümkün değil. Büyük bütçeleri olan organizasyonlar, ulusal hükümetler ve küresel şirketler bile veri analizi araçları, algoritmalar ve doğal dil işleme kullanıyor.

Bu teknikleri kullanarak, markanız hakkında insanların neler dediğini anında öğrenebilirsiniz. Seçim yanlılığı en aza indirme ve anekdotlara dayanma ihtiyacını ortadan kaldırarak, kararlarınız sağlam bir temel üzerinde olacaktır. Bu, hızla değişen bir dünyada daha az hata yapacağınız anlamına gelir.

Sentiment Analizi ve NLP Eylemde: İnsan Kaynakları, Halk Sağlığı ve Pazarlama

Bu veri analizi araçlarının gerçek dünyada полез olup olmadığını merak edebilirsiniz. Bu araçlar on yıldan fazla bir süredir var ve her yıl daha da iyi hale geliyorlar. NLP ve sentiment analizi ile sorunları daha hızlı çözebilirsiniz.

İnsan Kaynaklarında Zaman Kazanmak

İnsan kaynaklarında, kaliteli adayları bulmak zordur. Workopolis, “bir rol için başvuranların %75’i aslında onu yapmaya uygun değildir” diyor. Bu adaylarla zaman harcamak üretken değildir. Neyse ki, doğal dil işleme ve analitik, size uygun adayları tanımlamanıza yardımcı olabilir, böylece zamanınızı verimli bir şekilde kullanabilirsiniz. İşte bu nedenle Blue Orange Digital, bir hedge fon ile insan kaynakları sürecini optimize etmek için çalıştı. On yılın worth applicant verileri ve özgeçmişlerini kullanarak, şirket şimdi uygun adayları bulmak için gelişmiş bir puanlama modeline sahiptir.

Halk Sağlığı ve Acil Durumlar

2020’de, hepimiz büyük ölçekli halk sağlığı veri analizi değerini COVID’in hızlı yayılması nedeniyle öğrenmeye başladık. Bu krizlerde, sosyal davranıştaki değişiklikleri hızlı bir şekilde tespit etmek önemlidir. NLP ile sosyal medyayı analiz ederek sentimenti değerlendirebilirsiniz. Örneğin, bir proje, maskeler hakkında insanların neler düşündüğünü ve hissettiğini anlamak için 1.000’den fazla tweeti analiz etti.

Pazarlama

Pazarlamada, hedef kitlenin neler düşündüğünü ve hissettiğini bilmeye ihtiyacınız vardır. Bir 2019 çalışması, Nike ve Adidas gibi giyim markalarını daha iyi anlamak için Twitter sentiment analizi kullandı. 30.895 İngilizce tweeti analiz eden araştırmacılar, “Adidas’in Nike’den daha olumlu bir sentimenti vardır” sonucuna vardılar. Ancak, tweetlerin %50’den fazlası nötr bir sentimente sahipti. Bu, pazarın masih önemli bir fırsat olduğunu gösteriyor.

Beğeniler yeni para birimidir, sosyal medyada NLP

Sentiment Analizi Teknik Olarak Nasıl Çalışır?

Sentiment analizi etkili bir şekilde çalışması için beberapa teknik nokta vardır.

1) İlişkin Bir İş Sorusu Geliştirin

Cevaplamak istediğiniz soruları belirleyin ve bu veri tekniklerinin bu sorular için uygun olup olmadığını belirleyin. İki pazarlama sorusu düşünün

• Kredi kartı şirketi ile bir pazarlama ortaklığı kurarak daha fazla satış yapmalı mıyız?
• İnflluencer pazarlama kampanyalarımızdan geri dönüşler alıyoruz mu?

İlk soru, stratejiden ve gelecekteki olanaklardan bahseder, bu nedenle analiz edilecek çok fazla veri olmayacak. Bu nedenle, bu soruyu sentiment analizi ile cevaplamaya çalışmamanızı öneririz. İkinci soru, doğal dil işleme için daha umut verici bir soru. Daha da rafine edilmeye ihtiyacı vardır, ancak uygun bir soru için başlangıç noktasına sahipsiniz.

2) Veri Kaynağınızı Bulun

Sonraki adım, analiz etmek için ilgili bir veri kaynağı bulmaktır. İdeal olarak, zaten sahip olduğunuz veri kaynaklarına bakın, yeni bir şey yaratmayın. İnsan kaynaklarında, probably bir aday takip sistemi ve başarılı işe alımlarınızın verisine sahipsiniz. Pazarlamada, sosyal medya platformlarından API’ler kullanarak veri indirebilirsiniz.

İpucu: Veri hacmi, sentiment analizi için önemlidir. Bir kural olarak, veri setinizin en az 1.000 örnek içermesi gerekir (örneğin, 1.000 tweet veya 1.000 aday profili). Bunun altında bir şey, istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde etmeniz weniger olasıdır.

Alternatif veri kaynakları ve 3. taraf veri ile verilerinizi tamamlamak hakkında daha fazla bilgi edinin.

3) Verilerinizi Ön İşlem Uygulayın

Çoğu veri kaynağı, özellikle sosyal medya ve kullanıcı tarafından oluşturulan içerik, çalışmadan önce ön işleme ihtiyacı vardır. Bir metin kaynağı analiz ediyorsanız, gereksiz noktalama işaretleri, karakterler ve diğer metin temizleme işlemleri ile başlayın. Bu adımda harcayacağınız zaman, sonuç analizi kalitesini verbessirecektir.

Daha geniş veri setleri genellikle daha iyi sonuçlar üretir, bu nedenle verilerinizi temizlemek için araçlar kullanın. Örneğin, Porter Stemmer Algoritması, metin verilerini temizlemek için yardımcı bir yöntemdir. Bu algoritma, kök kelimeleri tanımlamaya ve verilerinizi gürültüden arındırmaya yardımcı olur.

4) Verileri Analiz Edin

Hedeflerinize bağlı olarak, farklı yazılımlar ve algoritmalar mevcuttur. Metin analiz ediyorsanız, sentiment analizi için Naïve Bayes algoritması doğru seçimdir.

5) Çıktıları Eleştirel Bir Şekilde Değerlendirin

Makine tarafından üretilen veri analizini eleştirel bir şekilde değerlendirmelisiniz. Araştırmacılar, makine öğrenimi araçlarının insan yanlılığı yansıtabileceğini bulmuşlardır. Örneğin, Amazon (AMZN ), kadın adaylara karşı önyargılı olan bir insan kaynakları algoritmasını iptal etti. Tarihi veriler, bu durumda,主要 olarak erkeklerden oluşuyordu. İşte burada, değerleriniz – gibi dahil etme ve çeşitlilik taahhüdü – veri odaklı içgörülerle dengelenmelidir.

Bu, arama motorları tarafından üretilen çıktılar için de geçerlidir. KISSPatent CEO’su D’vorah Graeser, NLP’nin World Intellectual Property Organization’dan bilgi analiz ederken arama motoru sonuçlarını nasıl verbessirdiğini gösteren bir örnek sağlar

“NLP kullanmak, özellikle yeni teknolojiler gibi blockchain veya Yapay Zeka için patentler ararken çok ilgili ve faydalıdır. Dünya Fikri Mülkiyet Örgütü’nde tanımlanmış kategorileri olmayan patentleri aramak ve bulmak önemlidir. Tüm inovatörler için bu, kimin hangi yenilikler üzerinde çalıştığını ve onların yeniliklerinin gerçekten yeni ve benzersiz olup olmadığını bilmelerini sağlar.”

KISSPatent CEO’su, D’vorah Graeser

6) Sonraki Adımları Belirleyin

Sentiment analizi, tek başına işinizi değiştirmeyecektir. Bu içgörülerı gözden geçirip bir karar vermeniz gerekir. Örneğin, markanız hakkında artan sayıda olumsuz sentimente sahip olduğunuzu bulabilirsiniz. Bu durumda, müşteri endişelerini belirlemek için bir araştırma projesi başlatabilir ve ürününüzün geliştirilmiş bir versiyonunu yayınlayabilirsiniz.

Sosyal Medyada NLP ile Nereden Başlayacağınızı Bilmiyorsanız?

Doğru veriyi bulmak, bu verilere algoritmalar uygulamak ve işinize yararlı içgörüler elde etmek kolay değildir. Büyük şirketler, derin kaynakları ile doğal dil işleme projelerinde hatalar yapmışlardır. İşte bu nedenle, verilerinize dış bir bakış açısı getirmek önemlidir. Blue Orange Digital ile bugün iletişime geçin ve sosyal medya ve organizasyonunuzdaki diğer verilerden daha hızlı içgörüler nasıl elde edebileceğinizi öğrenin.

AI ve teknoloji trendleri hakkında daha fazla bilgi için, Blue Orange Digital CEO’su Josh Miramant’ın tedarik zinciri, sağlık belgesi otomasyonu ve daha fazlası için veri odaklı çözümlerine bakın.