Siamo tutti circondati da dispositivi che funzionano su Internet. In precedenza, erano solo i computer, ma ora abbiamo il web su cellulari e tablet, che sono utili. In un certo senso, la tecnologia non solo ha avvantaggiato il business e reso la nostra vita più facile, ma ha anche arricchito la nostra esperienza online. È diventata una piattaforma in cui le persone trascorrono molto tempo, cercano conoscenze, scambiano idee e persino fanno acquisti!
Per esempio : Quando vogliamo effettuare un acquisto online / offline, cosa facciamo inizialmente? Esploriamo diversi siti Web e forum per vedere se le persone ne parlano. Controlliamo alcuni negozi online che vendono ciò che stiamo cercando. Leggiamo le recensioni e i commenti che molte persone hanno scritto o espresso sul prodotto e sul negozio online. Solo dopo aver passato un buon numero di recensioni decidiamo se effettuare l'acquisto o meno.
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Importanza dell'analisi del sentiment
La maggior parte delle decisioni di acquisto nel mondo virtuale vengono prese dopo aver esaminato ciò che influenti revisori e colleghi hanno da dire sul prodotto / servizio. Questo è il motivo per cui le aziende sono ora costrette a vedere e analizzare di cosa parlano le persone sul web. Dal punto di vista dell'azienda, le recensioni e i commenti diventano molto cruciali. Pertanto, analizzare i commenti e le recensioni è qualcosa che un'organizzazione non può permettersi di perdere.
Ma come si chiamano collettivamente questi commenti o le recensioni?
Questi commenti, opinioni e recensioni sono noti come 'dati sul sentiment' e il compito di identificare se i commenti e le recensioni sono positivi o negativi è noto come 'analisi dei dati sul sentiment' o 'analisi del sentiment'
Sentiment Analysis e R
L'analisi del sentiment è una delle caratteristiche principali di R, che fornisce preziose informazioni ai marketer e alle organizzazioni che cercano di migliorare la produttività e ottimizzare il loro marchio / prodotto.
R è il pacchetto di analisi statistica più completo disponibile per questo scopo. Integra tutti i test statistici standard, il modello e le analisi, oltre a fornire un linguaggio completo per la gestione e la manipolazione dei dati. Le capacità grafiche di R sono eccezionali, fornendo un linguaggio grafico completamente programmabile che supera la maggior parte degli altri pacchetti grafici e statistici. La potenza della Sentiment Analysis insieme alle sue capacità grafiche lo rende uno strumento davvero potente per un'organizzazione.
Metodi per analizzare i 'Sentiment Data'
Esistono diversi metodi per analizzare i 'dati sul sentiment'. Diamo un'occhiata a ciascuno di essi qui.
Analisi del sentiment a livello di documento
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Le opinioni sono solitamente espressioni soggettive che descrivono i sentimenti, le valutazioni o i sentimenti delle persone nei confronti di un'entità o di un evento. Molti blog o forum consentono alle persone di esprimere la propria opinione sotto forma di recensioni e commenti. Quando le opinioni sono espresse sotto forma di recensioni, invece di un semplice 'Sì' o 'No', identificare le emozioni reali richiederebbe un'analisi soggettiva delle parole usate nella recensione
Nell'analisi del sentiment a livello di documento, ogni documento si concentra su una singola entità o evento e contiene l'opinione di un singolo opinionista. L'opinione qui può essere classificata in due semplici classi: positiva o negativa (probabilmente neutra). Ad esempio: una recensione del prodotto: 'Ho acquistato un nuovo telefono pochi giorni fa. È un bel telefono, anche se un po 'grande. Il touch screen è buono. La chiarezza della voce è migliore. Semplicemente adoro il telefono ”. Considerando le parole o le frasi usate nella recensione (bello, buono, migliore, amore), l'opinione soggettiva si dice positiva. Le opinioni oggettive vengono misurate utilizzando il sistema a stella o sondaggio, dove 4 o 5 stelle sono positive e 1 o 2 stelle sono negative.
Analisi del sentiment a livello di frase
Per avere una visione più raffinata delle diverse opinioni espresse nel documento sulle entità, dovremmo passare al livello di frase. Questo livello di analisi del sentiment - filtra quelle frasi che non contengono opinioni e - determina se l'opinione sull'entità è positiva o negativa.
Analisi del sentiment basata sugli aspetti
L'analisi del sentiment a livello di documento e di frase funziona bene quando si riferiscono a una singola entità. Tuttavia, in molti casi le persone parlano di entità che hanno molti aspetti o attributi. Avranno anche opinioni diverse su diversi aspetti. Succede spesso nelle recensioni dei prodotti e nei forum di discussione . Ad esempio: 'Sono un appassionato di telefoni Nokia. Mi piace l'aspetto del telefono. Lo schermo è grande e chiaro. La fotocamera è fantastica. Ma ci sono anche alcuni aspetti negativi, la durata della batteria non è all'altezza e l'accesso a Whatsapp è difficile. ' La classificazione degli aspetti positivi e negativi di questa recensione nasconde le preziose informazioni sul prodotto. Pertanto, l'Aspect-based sentiment analysis si concentra sul riconoscimento di tutte le espressioni di sentiment all'interno di un dato documento e sugli aspetti a cui si riferiscono le opinioni.
Analisi comparativa del sentiment
In molti casi, gli utenti esprimono le loro opinioni confrontandole con un prodotto o marchio simile. Pertanto, l'obiettivo qui è identificare le frasi che contengono opinioni comparative.
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Per esempio : 'Ho guidato la Honda Civic, non si guida meglio della Skoda Superb'
Acquisizione del lessico dei sentimenti
Questo metodo di analisi del sentiment utilizza un elenco di parole ed espressioni utilizzate per esprimere i sentimenti soggettivi, i sentimenti o le opinioni delle persone. Non utilizza solo determinate parole, ma anche frasi e modi di dire. Negli altri tipi di analisi del sentiment, abbiamo visto cosa sono le parole positive e negative. Facciamo un esempio: 'L'auto X è migliore dell'auto Y'. Questa frase non esprime un'opinione che nessuna delle due auto sia buona o cattiva. Pertanto, questi tipi di frasi / documenti vengono ulteriormente analizzati utilizzando 3 approcci: approccio manuale, approccio basato sul dizionario e approccio basato sul corpus.
Approccio manuale : Questo non è fattibile in quanto richiede tempo.
Approccio basato sul dizionario : Questo approccio utilizza 'Word Net' per trovare parole adatte della parola sentimentale per eseguire l'analisi.
Approccio basato sul corpus : Viene utilizzato per creare un lessico del sentiment specifico del dominio per eseguire l'analisi.
Questi sono i diversi modi per analizzare i sentimenti dei consumatori e sapere dove si trova l'azienda nel mercato!