6 Bước Để Có Được Thông Tin Từ Mạng Xã Hội Với Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên

Phân tích cảm xúc và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của mạng xã hội là một cách đã được chứng minh để thu thập thông tin từ người dân và xã hội. Thay vì yêu cầu một nhà phân tích dành vài tuần để đọc các bình luận trên mạng xã hội và cung cấp một báo cáo, phân tích cảm xúc có thể cung cấp cho bạn một bản tóm tắt nhanh chóng. Điều đó có nghĩa là bạn có thể đưa ra quyết định nhanh hơn.

Tại Sao Bạn Cần Phân Tích Cảm Xúc và NLP Trong Mạng Xã Hội?

Bạn đang sống trong thời đại của dữ liệu lớn. Lấy người dùng mạng xã hội làm ví dụ. Vào 2019, có 3,4 tỷ người dùng mạng xã hội hoạt động trên thế giới. Trên YouTube alone, một tỷ giờ nội dung video được xem mỗi ngày. Mọi chỉ số cho thấy rằng chúng ta sẽ thấy nhiều dữ liệu được sản xuất hơn theo thời gian, không ít.

Có quá nhiều dữ liệu để bạn xem xét thủ công. Ngay cả các tổ chức có ngân sách lớn như chính phủ quốc gia và tập đoàn toàn cầu cũng đang sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu, thuật toán và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Bằng cách sử dụng các kỹ thuật này, bạn có thể hiểu được người dùng đang nói gì về thương hiệu của bạn ngay bây giờ. Khả năng giảm thiểu thiên vị lựa chọn và tránh dựa vào các câu chuyện có thể giúp quyết định của bạn có nền tảng vững chắc. Điều đó có nghĩa là bạn sẽ ít mắc sai lầm hơn khi phản ứng với một thế giới thay đổi nhanh chóng.

Phân Tích Cảm Xúc và NLP Trong Hành Động: Tuyển Dụng, Sức Khỏe Cộng Đồng và Tiếp Thị

Bạn có thể đang thắc mắc liệu các công cụ phân tích dữ liệu này có hữu ích trong thế giới thực hay không, hoặc liệu chúng có đáng tin cậy để sử dụng. Những công cụ này đã tồn tại hơn một thập kỷ và chúng đang trở nên tốt hơn mỗi năm. Với NLP và phân tích cảm xúc, bạn có thể giải quyết vấn đề nhanh hơn.

Tiết Kiệm Thời Gian Trong Tuyển Dụng

Trong tuyển dụng, việc tìm kiếm ứng viên chất lượng là khó khăn. Workopolis ước tính rằng “lên đến 75% ứng viên cho một vị trí nhất định không đủ tiêu chuẩn để thực hiện nó.” Việc dành thời gian cho những ứng viên này không hiệu quả. May mắn thay, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích có thể giúp bạn xác định ứng viên phù hợp để bạn có thể sử dụng thời gian một cách hiệu quả. Đó là lý do tại sao Blue Orange Digital đã hợp tác với một quỹ đầu tư để tối ưu hóa quy trình nhân sự của họ. Sử dụng dữ liệu ứng viên và hồ sơ trong hơn mười năm, công ty hiện có một mô hình đánh giá phức tạp để tìm kiếm ứng viên phù hợp.

Sức Khỏe Cộng Đồng và Các Trường Hợp Khẩn Cấp

Vào năm 2020, chúng ta đã bắt đầu học cách phân tích dữ liệu sức khỏe cộng đồng lớn do sự lây lan nhanh của COVID. Trong những cuộc khủng hoảng này, việc phát hiện thay đổi trong hành vi xã hội một cách nhanh chóng là rất quan trọng. Với NLP, bạn có thể phân tích mạng xã hội để đánh giá cảm xúc. Ví dụ, một dự án gần đây đã phân tích hơn 1.000 tweet sử dụng từ khóa mặt nạ để hiểu cách mọi người đang nghĩ và cảm nhận về mặt nạ.

Tiếp Thị

Trong tiếp thị, bạn cần phải cập nhật thông tin về cách thị trường mục tiêu của bạn nghĩ và cảm nhận. Một nghiên cứu năm 2019 đã sử dụng phân tích cảm xúc trên Twitter để hiểu rõ hơn về các thương hiệu thời trang: Nike và Adidas. Phân tích 30.895 tweet tiếng Anh, các nhà nghiên cứu đã tìm thấy, “Adidas có cảm xúc tích cực hơn Nike.” Tuy nhiên, hơn 50% tweet có cảm xúc trung lập. Điều đó có nghĩa là vẫn còn cơ hội đáng kể để kiếm được nhiều đề cập tích cực hơn từ thị trường.

Likes là tiền tệ mới, NLP trong mạng xã hội

Phân Tích Cảm Xúc Làm Việc Như Thế Nào Về Mặt Kỹ Thuật?

Để phân tích cảm xúc hoạt động hiệu quả, có một số điểm kỹ thuật quan trọng cần lưu ý.

1) Phát Triển Một Câu Hỏi Kinh Doanh Liên Quan

Quyết định những câu hỏi bạn muốn trả lời và liệu những kỹ thuật dữ liệu này có phù hợp với những câu hỏi đó hay không. Hãy xem xét hai câu hỏi tiếp thị

• Chúng tôi có nên khởi động một quan hệ đối tác tiếp thị với một công ty thẻ tín dụng để tăng doanh số bán hàng?
• Chúng tôi có đang nhận được lợi nhuận từ các chiến dịch tiếp thị ảnh hưởng của mình?

Câu hỏi đầu tiên liên quan đến chiến lược và khả năng trong tương lai, vì vậy sẽ không có nhiều dữ liệu để phân tích. Do đó, chúng tôi sẽ không đề xuất cố gắng trả lời câu hỏi này bằng phân tích cảm xúc. Ngược lại, câu hỏi thứ hai có nhiều hứa hẹn hơn cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó vẫn đòi hỏi phải tinh chỉnh thêm, nhưng bạn đã có một câu hỏi phù hợp.

2) Tìm Nguồn Dữ Liệu Của Bạn

Bước tiếp theo của bạn là tìm một nguồn dữ liệu liên quan để phân tích. Lý tưởng nhất, hãy tìm kiếm các nguồn dữ liệu mà bạn đã có thay vì tạo ra một thứ gì đó mới. Đối với tuyển dụng, bạn có thể có một cơ sở dữ liệu ứng viên và hồ sơ ứng viên thành công trong hệ thống theo dõi ứng viên của bạn. Trong tiếp thị, bạn có thể tải xuống dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội bằng cách sử dụng API.

Lưu ý: Khối lượng dữ liệu rất quan trọng để phân tích cảm xúc hoạt động. Theo quy tắc chung, tập dữ liệu của bạn nên có ít nhất 1.000 ví dụ (ví dụ: 1.000 tweet hoặc 1.000 hồ sơ ứng viên). Bất cứ điều gì ít hơn điều đó, và bạn ít có khả năng nhận được kết quả có ý nghĩa về mặt thống kê.

Đọc thêm về các nguồn dữ liệu thay thế và bổ sung dữ liệu của bạn với dữ liệu của bên thứ ba.

3) Tiền Xử Lý Dữ Liệu Của Bạn

Hầu hết các nguồn dữ liệu, đặc biệt là mạng xã hội và nội dung do người dùng tạo, yêu cầu tiền xử lý trước khi bạn có thể làm việc với nó. Giả sử bạn đang phân tích một nguồn tài nguyên văn bản, hãy bắt đầu bằng cách loại bỏ dấu câu, ký tự và các văn bản sạch khác không cần thiết. Việc dành thời gian cho bước này sẽ cải thiện chất lượng của phân tích kết quả.

Vì các tập dữ liệu lớn hơn có xu hướng tạo ra kết quả tốt hơn, hãy sử dụng các công cụ để làm sạch dữ liệu thêm. Ví dụ, thuật toán Porter Stemmer Algorithm là một cách hữu ích để làm sạch dữ liệu văn bản. Thuật toán này giúp xác định các từ gốc và cắt giảm tiếng ồn trong dữ liệu của bạn.

4) Phân Tích Dữ Liệu

Tùy thuộc vào mục tiêu của bạn, có các công cụ và thuật toán phần mềm khác nhau có sẵn để phân tích dữ liệu. Giả sử bạn đang phân tích văn bản, thuật toán Naïve Bayes là lựa chọn phù hợp để thực hiện phân tích cảm xúc.

5) Đánh Giá Kết Quả Một Cách Phê Phán

Bạn không thể đơn giản chấp nhận phân tích dữ liệu được tạo ra bởi máy móc một cách không批判. Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng các công cụ học máy có xu hướng phản ánh thiên vị của con người. Ví dụ, Amazon đã loại bỏ một thuật toán nguồn nhân lực (AMZN ) vì nó phân biệt đối xử với các ứng viên nữ. Sau tất cả, dữ liệu lịch sử, trong trường hợp này, chủ yếu dựa trên nam giới. Đó là nơi các giá trị của bạn – như cam kết về sự hòa nhập và đa dạng – cần phải cân bằng với những hiểu biết dựa trên dữ liệu.

Điều này cũng áp dụng cho các kết quả được tạo ra bởi các công cụ tìm kiếm. CEO của KISSPatent, D’vorah Graeser, cung cấp một ví dụ về cách NLP đang cải thiện kết quả tìm kiếm của họ khi phân tích thông tin từ Tổ chức Sở hữu Trí tuệ Thế giới

“Sử dụng NLP đặc biệt liên quan và hữu ích khi tìm kiếm bằng sáng chế cho các công nghệ mới như blockchain hoặc Trí tuệ Nhân tạo, những thứ không có danh mục xác định trong Tổ chức Sở hữu Trí tuệ Thế giới, ví dụ. Việc có thể tìm kiếm và tìm thấy bằng sáng chế rất quan trọng đối với tất cả các nhà đổi mới vì họ có thể biết ai đang làm việc trên các đổi mới nhất định và liệu các đổi mới của họ có độc đáo và mới như họ nghĩ.”

CEO của KISSPatent, D’vorah Graeser

6) Xác Định Các Bước Tiếp Theo

Về bản thân, phân tích cảm xúc sẽ không thay đổi doanh nghiệp của bạn. Bạn cần xem xét những thông tin đó và đưa ra quyết định. Ví dụ, bạn có thể phát hiện ra rằng bạn có một lượng ngày càng tăng về cảm xúc tiêu cực về thương hiệu của mình trực tuyến. Trong trường hợp đó, bạn có thể bắt đầu một dự án nghiên cứu để xác định mối quan tâm của khách hàng và sau đó phát hành một phiên bản cải tiến của sản phẩm.

Không Chắc Chắn Về Việc Bắt Đầu Với NLP Trong Mạng Xã Hội?

Tìm kiếm dữ liệu đúng, áp dụng thuật toán cho dữ liệu đó và nhận được thông tin kinh doanh có thể sử dụng không dễ dàng. Sau tất cả, các công ty lớn với nguồn lực sâu đã mắc sai lầm trong các dự án xử lý ngôn ngữ tự nhiên của họ. Đó là lý do tại sao việc có được quan điểm bên ngoài về dữ liệu của bạn là điều quan trọng. Liên hệ với Blue Orange Digital hôm nay để tìm hiểu cách bạn có thể nhận được thông tin nhanh hơn từ mạng xã hội và các dữ liệu khác trong tổ chức của mình.

Để biết thêm về AI và xu hướng công nghệ, hãy xem Josh Miramant, CEO của Blue Orange Digital’s giải pháp dựa trên dữ liệu cho Chuỗi Cung Ứng, Tự động hóa Tài liệu Y tế, và nhiều Nghiên Cứu Trường Hợp khác