6 Adım: Doğal Dil İşleme ile Sosyal Medyadan Bilgiler Edinme

Sosyal medya ve doğal dil işleme (NLP) sentiment analizi, insanlardan ve toplumdan bilgi edinmek 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 da 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 alalım. 2019 yılında, dünyada 3.4 milyar aktif sosyal medya kullanıcısı vardı. Sadece YouTube üzerinde, günde bir milyar saatlik video içeriği izleniyor. Her gösterge, zamanla daha fazla verinin üretileceğini gösteriyor, değilse azalan.

Manuel olarak gözden geçirmek için çok fazla veri var. Hatta büyük bütçeleri olan ulusal hükümetler ve küresel şirketler bile veri analiz araçları, algoritmalar ve doğal dil işleme kullanıyor.

Bu teknikleri kullanarak, markanız hakkında insanların şu anda neler dediğini anlayabilirsiniz. Seçilim yanlılığı en aza indirgeme ve anekdotlara güvenmemek, kararlarınızın sağlam bir temelde olacağı anlamına gelir. Bu da hızla değişen bir dünyada daha az hata yapacağınız anlamına gelir.

Sentiment Analizi ve NLP Uygulamada: İK, Halk Sağlığı ve Pazarlama

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

İK’da Zaman Kazanın

İK’da, kaliteli adayları bulmak zor. Workopolis, “bir role başvuranların %75’inin aslında onu yapmaya uygun olmadığını” tahmin ediyor. Bu adaylarla zaman harcamak verimli değil. Neyse ki, doğal dil işleme ve analitik, size uygun adayları tanımlamanıza yardımcı olabilir, böylece zamanınızı verimli kullanabilirsiniz. Bu nedenle Blue Orange Digital, bir hedge fon ile insan kaynakları süreçlerini optimize etmek için çalıştı. On yılın worth applicant verisi ve özgeçmişlerini kullanarak, şirket şimdi uygun adayları bulmak için gelişmiş bir puanlama modeline sahip.

Halk Sağlığı ve Acil Durumlar

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

Pazarlama

Pazarlamada, hedef kitlenin neler düşündüğünü ve hissettiğini bilmelisiniz. Bir 2019 çalışması, Twitter sentiment analizi kullanarak Nike ve Adidas gibi giyim markalarını daha iyi anlamak için kullanıldı. 30.895 İngilizce tweeti analiz eden araştırmacılar, “Adidas’ın Nike’den daha olumlu bir sentimenti olduğunu” buldu. Ancak tweetlerin %50’den fazlası nötr bir sentimente sahipti. Bu, pazarın stillerinden daha fazla olumlu mention kazanma fırsatı olduğunu gösteriyor.

Likes are the new currency, NLP in social media

Sentiment Analizi Nasıl Çalışır Teknik Olarak?

Sentiment analizi etkili bir şekilde çalışması için birkaç temel teknik nokta vardır.

1) İlgili Bir İş Sorusu Geliştirin

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

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

İlk soru, strateji ve gelecekteki olanaklar ile ilgili, bu nedenle bu soruyu sentiment analizi ile cevaplamaya çalışmayın. İkinci soru daha umut verici. Daha da fazla rafine edilmesi gerekiyor, ancak uygun bir soru için başlangıç noktasına sahipsiniz.

2) Veri Kaynağınızı Bulun

Sonraki adım, analiz etmek için ilgili bir veri kaynağını bulmaktır. İdeal olarak, yeni bir şey yaratmak yerine zaten sahip olduğunuz veri kaynaklarını arayın. İK için, muhtemelen bir applicant tracking sisteminizde adaylar ve başarılı işe alımların veritabanına sahipsiniz. Pazarlamada, sosyal medya platformlarından API’leri kullanarak veri indirebilirsiniz.

İpucu: Sentiment analizi için veri hacmi çok önemlidir. Bir kural olarak, veri setinizin en az 1.000 örnek (örneğin, 1.000 tweet veya 1.000 aday profili) içermesi gerekir. Bunun altında bir şey, istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde etmenizi engelleyecektir.

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 ihtiyaç duyar. Bir metin kaynağını analiz ediyorsanız, gereksiz noktalama işaretleri, karakterler ve diğer metin temizleme işlemleri ile başlayın. Bu adımda harcayacağınız zaman, sonuç analizin kalitesini iyileştirecektir.

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

4) Verileri Analiz Edin

Hedeflerinize bağlı olarak, farklı yazılım araçları 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 değerlendiremezsiniz. Araştırmacılar, makine öğrenimi araçlarının insan yanlılığını yansıttığını buldu. Örneğin, Amazon, kadın adaylara karşı ayrımcılık yapan bir insan kaynakları algoritmasını iptal etti. Sonuçta, tarihsel veri bu durumda主要 olarak erkekler temelindeydi. İşte değerlerinizi – gibi dahil olma ve çeşitlilik taahhüdü – veri tarafından üretilen içgörülerle dengelemeniz gerekiyor.

Bu, arama motorları tarafından üretilen çıktılar için de geçerlidir. KISSPatent CEO’su D’vorah Graeser, NLP’nin arama motoru sonuçlarını nasıl geliştirdiğini açıklıyor

“NLP, özellikle Dünya Fikri Mülkiyet Örgütü’nde tanımlanmış kategorileri olmayan yeni teknolojiler için patent ararken, çok ilgili ve yararlıdır. Örneğin, blockchain veya Yapay Zeka. Arama ve patent bulma yeteneği, tüm inovatörler için önemlidir, çünkü bu sayede kimin belirli yenilikler üzerinde çalıştığını ve yeniliklerinin gerçekten benzersiz ve yeni olup olmadığını bilirler.”

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 olumsuz sentimente sahip olduğunuzu bulabilirsiniz. Bu durumda, müşteri endişelerini belirlemek için bir araştırma projesi başlatabilir ve ürününüzün geliştirilmiş bir sürümünü yayınlayabilirsiniz.

Sosyal Medyada NLP ile Nereden Başlayacağınızdan Emin Değil misiniz?

Doğru veriyi bulmak, bu verilere algoritmalar uygulamak ve iş için yararlı içgörüler elde etmek kolay değil. Büyük şirketler bile doğal dil işleme projelerinde hatalar yaptı. Bu nedenle, organizasyonunuzun verilerine dış bir bakış açısı kazandırmak ödemeye değer. Blue Orange Digital ile bugün iletişime geçin ve sosyal medya ve organizasyonunuzun diğer verilerinden 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 tarafından üretilen çözümlerini görün.