Analisis Sentimen - Jenis2 Dan Kegunaannya

 

.
Analisis sentimen adalah istilah yang merujuk kepada penggunaan pemrosesan bahasa semula jadi, analisis teks, dan linguistik komputasi untuk memastikan sikap penutur atau penulis terhadap topik tertentu.

Pada dasarnya, ia membantu menentukan sama ada teks menyatakan sentimen positif, negatif, atau berkecuali. Analisis sentimen adalah cara terbaik untuk mengetahui bagaimana perasaan orang, khususnya pengguna mengenai topik, produk, atau idea tertentu.

Asal analisis sentimen dapat ditelusuri kembali pada tahun 1950-an, ketika analisis sentimen digunakan terutamanya pada dokumen kertas bertulis. Namun, hari ini, analisis sentimen digunakan secara meluas untuk melombong maklumat subjektif dari kandungan di Internet, termasuk teks, tweet, blog, media sosial, artikel berita, ulasan, dan komen. Ini dilakukan dengan menggunakan pelbagai teknik yang berbeza, termasuk NLP, statistik, dan kaedah pembelajaran mesin. Organisasi kemudian menggunakan maklumat yang dilombong untuk mengenal pasti peluang baru dan mensasarkan mesej mereka ke arah demografi sasaran mereka dengan lebih baik. Pentadbiran Obama bahkan menggunakan analisis sentimen untuk meramalkan tindak balas orang ramai terhadap pengumuman dasarnya.

Apakah Jenis Analisis Sentimen yang Berbeza?

Sentimen merujuk kepada sikap, pendapat, dan emosi. Dengan kata lain, mereka adalah kesan subjektif berbanding dengan fakta objektif. Jenis analisis sentimen yang berbeza menggunakan strategi dan teknik yang berbeza untuk mengenal pasti sentimen yang terdapat dalam teks tertentu. Terdapat dua jenis analisis sentimen: pengenalan subjektiviti / objektiviti dan analisis sentimen berdasarkan ciri / aspek.

Subjektiviti / Identifikasi Objektiviti : Identifikasi subjektiviti / objektiviti memerlukan pengkelasan ayat atau pecahan teks kepada salah satu daripada dua kategori: subjektif atau objektiviti. Namun, harus diingat bahawa ada cabaran ketika melakukan analisis jenis ini. Cabaran utama adalah bahawa makna perkataan atau bahkan frasa sering bergantung pada konteksnya.

Ciri / Pengenalpastian Berasaskan Aspek : Pengenalpastian ciri / aspek memungkinkan untuk menentukan pendapat atau sentimen (ciri) yang berbeza berkaitan dengan aspek entiti yang berbeza. Tidak seperti pengenalan subjektiviti / objektiviti, pengenalan berdasarkan ciri / aspek memungkinkan gambaran umum mengenai pendapat dan perasaan yang jauh lebih mendalam.

Bagaimana Analisis Sentimen Boleh Digunakan?

Analisis sentimen mempunyai sejumlah kegunaan yang berbeza. Terutama, dengan meningkatnya laman media sosial seperti Facebook dan Twitter, peningkatan populariti blog, dan peningkatan laman web tinjauan, penarafan, dan cadangan, syarikat semakin tertarik dengan analisis sentimen. Dengan pengguna dapat berkongsi pendapat mereka di seluruh web dengan begitu mudah, pendapat dalam talian telah menjadi sumber yang berharga bagi perniagaan dan syarikat yang berusaha mengembangkan reputasi digital mereka, mengenal pasti peluang baru, dan berjaya memasarkan produk mereka. Tetapi dengan begitu banyak maklumat di luar sana, sukar bagi syarikat untuk menggunakan bahagian komen pengguna yang paling berharga.

Itulah sebabnya analisis sentimen sangat berguna. Organisasi memanfaatkan kekuatan analisis sentimen untuk menyaring maklumat berharga ini untuk lebih memahami percakapan pengguna dan mengambil tindakan yang lebih berkesan dan lebih tepat sasaran. Hari ini, organisasi menggunakan analisis sentimen untuk semua perkara dari pemasaran hingga perkhidmatan pelanggan. Beberapa aplikasi yang berbeza untuk analisis sentimen termasuk:

Pemantauan Media Sosial: Di dunia sekarang, sebahagian besar alat media sosial mempunyai beberapa kemampuan analisis sentimen. Syarikat juga menggunakan analisis sentimen automatik berdasarkan senarai kata, dengan setiap kata diberi nilai sentimen yang telah ditentukan. Nilai teks kemudian ditentukan berdasarkan kata-kata yang terkandung di dalamnya. Ini mempunyai beberapa kegunaan yang berbeza. Sebagai contoh, sebuah restoran mungkin terlibat dalam pemantauan media sosial untuk mengukur bagaimana perasaan orang tentang menu mereka, mengetahui sama ada orang menikmati makanan mereka atau tidak, dan memastikan apa perasaan orang yang berkaitan dengan pengalaman keseluruhan mereka di restoran tersebut. Dan berita baiknya adalah bahawa kadar ketepatan analisis sentimen untuk pemantauan media sosial terus bertambah baik. Syarikat analisis sentimen mencapai kadar ketepatan lebih dari 75 peratus dengan kemampuan analisis sentimen automatiknya.

Memantau Media Sosial
Tambahan pula, pemantauan media sosial juga merupakan kaedah terbaik untuk mengenal pasti penggerak dan penganjur jenama anda dengan lebih baik. Sebagai contoh, katakan anda perlu memikirkan dari mana kandungan negatif mengenai jenama anda berasal. Anda boleh mengenal pasti, katakanlah, 50 dari pengaruh utama dalam industri anda dan kemudian menganalisis sentimen tweet mereka mengenai jenama anda, untuk mengetahui siapa yang mempunyai persepsi negatif. Dari sana, anda dapat menghubungi para influencer secara individu, dan semoga dapat mengubah persepsi mereka.

Perhubungan Awam: Analisis sentimen juga dapat membantu syarikat mengembangkan dan memperbaiki strategi hubungan masyarakat mereka. Sebagai contoh, syarikat boleh menggunakan analisis sentimen untuk mengenal pasti petunjuk penjualan dan melihat trend industri. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, analisis sentimen juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi pengaruh dalam industri anda dengan sentimen positif terhadap jenama anda, yang dapat dimanfaatkan dalam strategi PR.

Pemasaran: Syarikat semakin menggunakan maklumat yang terdapat dalam kandungan yang dihasilkan pelanggan pada ulasan produk dan laman media sosial. Sebagai contoh, katakan bahawa Samsung ingin mengetahui bagaimana perasaan pengguna terhadap telefon Galaxy barunya. Daripada melakukan tinjauan, penganalisis boleh pergi ke dalam talian dan menilai komen yang ditinggalkan oleh pelanggan di laman web e-dagang dalam talian utama seperti Amazon. Samsung boleh menganalisis kandungan ulasan ini. Sebagai contoh, Samsung dapat menentukan nada komen yang tersisa untuk mendapatkan gambaran mengenai emosi yang dirasakan pengguna terhadap produk tersebut atau menganalisis komen untuk mengetahui seberapa banyak pengetahuan pelanggan mengenai produk tersebut.

Perlombongan Data: Analisis sentimen juga dapat digunakan untuk perlombongan data, atau mengumpulkan kecerdasan kompetitif mengenai pesaing anda. Sebagai contoh, jenama dapat dengan mudah mengesan sebutan media sosial atau sebutan pesaing di tempat lain di seluruh web, dan menganalisis bagaimana perasaan pengguna mengenai pesaing dan produk mereka. Ini adalah kaedah terbaik untuk memperoleh kelebihan daya saing di pasaran yang sangat kompetitif sekarang.

Analisis Politik: Kajian analisis sentuhan tweet dan mikroblog menunjukkan bahawa analisis sedemikian dapat menunjukkan sentimen politik dengan tepat. Dalam makalah penyelidikan yang bertajuk "Meramalkan Pilihan Raya dengan Twitter: Apa yang 140 Karakter Terungkap tentang Sentimen Politik," empat penyelidik di Universiti Teknikal Munich mendapati bahawa tweet memang menggambarkan pilihan pemilih dengan tepat, dan bahawa "sentimen mesej Twitter sangat sesuai dengan program politik, profil calon, dan bukti dari liputan media mengenai jejak kempen. " Setelah menganalisis lebih dari 100,000 tweet yang menyebut pihak atau ahli politik dalam beberapa bulan menjelang pilihan raya persekutuan Jerman tahun 2009, para penyelidik mendapati bahawa "jumlah mesej hanya mencerminkan hasil pilihan raya dan bahkan hampir dengan pilihan raya tradisional."

Masih terdapat beberapa cabaran yang berbeza ketika melakukan analisis sentimen dengan berkesan. Pertama dan terpenting, orang cenderung mengemukakan pendapat mereka dengan cara yang kompleks, yang menyukarkan mengenal pasti sentimen yang jelas. Selanjutnya, dalam teks pendapat, kepelbagaian tafsiran leksikal boleh menyukarkan pembahasan pendapat yang diutarakan, sementara pernyataan retorik seperti ironi dan sindiran juga dapat menjadikannya lebih sukar untuk mengenal pasti sentimen dengan jelas. Namun, apabila teknologi terus meningkat, akan menjadi lebih mudah dan senang untuk mengatasi cabaran ini.

Intinya adalah bahawa di dunia sekarang, analisis sentimen sangat berguna, membantu syarikat menjawab dengan lebih baik sejumlah soalan perniagaan yang berkaitan, dari "mengapa orang tidak menyukai produk baru ini?" untuk "bagaimana saya dapat memasarkan perkhidmatan baru ini dengan lebih berkesan kepada demografi sasaran saya?" Analisis sentimen adalah mengenai menolong syarikat memperoleh pandangan yang lebih baik terhadap pelanggan mereka, dan membantu mereka merapatkan jurang antara pandangan dan tindakan. Dan secara keseluruhan, kemampuan analisis sentimen akan terus berkembang dan berkembang, menjadikan syarikat lebih cenderung untuk menggunakan analisis sentimen secara meluas sebagai kaedah menambah nilai bagi organisasi mereka.
.
Disesuaikan dari:
https://www.kdnuggets.com/2015/12/sentiment-analysis-101.html