ما المقصود بتحليل المشاعر؟
تحليل المشاعر ينطوي على عملية تحليل النص الرقمي لتحديد ما إذا كانت النغمة العاطفية للرسالة إيجابيةً أو سلبيةً أو محايدةً. تمتلك اليوم الشركات كميات كبيرة من البيانات النصية، مثل رسائل البريد الإلكتروني، ونصوص الدردشة لدعم العملاء، وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي، والمراجعات. يمكن لأدوات تحليل المشاعر مسح هذه النصوص ضوئيًا لتتمكن تلقائيًا من تحديد موقف كاتبها من موضوع ما. تستخدم الشركات رؤى تحليل المشاعر لتحسين خدمة العملاء وتعزيز سمعة العلامة التجارية.
ما سبب أهمية تحليل المشاعر؟
يعد تحليل المشاعر، المعروف أيضًا باسم التنقيب عن الآراء، أداة مهمة لذكاء الأعمال تساعد الشركات في تحسين منتجاتها وخدماتها. نقدم أدناه بعض مزايا تحليل المشاعر.
تقديم رؤى موضوعية
يمكن للشركات تجنب التحيز الشخصي المرتبط بالمقيمين من البشر باستخدام أدوات تحليل المشاعر القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI). ونتيجةً لذلك، تحصل الشركات على نتائج متسقة وموضوعية عند تحليل آراء العملاء.
على سبيل المثال، تأمل الجملة التالية:
أنا مندهش من سرعة المعالج ولكني أشعر بالإحباط لأنه يسخن بسرعة.
قد يرفض المسوقون الجزء المحبط من التقييم ويتحيزون بشكل إيجابي تجاه أداء المعالج. ومع ذلك، تقوم أدوات تحليل المشاعر الدقيقة بفرز النص وتصنيف لاستخلاص المشاعر بموضوعية.
بناء منتجات وخدمات أفضل
نظام تحليل المشاعر يساعد الشركات في تحسين منتجاتها وخدماتها بناءً على ملاحظات العملاء الحقيقية والمحددة. تقنيات الذكاء الاصطناعي تحدد الأشياء أو المواقف الواقعية (تسمى الكيانات) التي يربطها العملاء بمشاعر سلبية. من المثال أعلاه، يركز مهندسو المنتجات على تحسين إمكانية إدارة حرارة المعالج لأن برنامج تحليل النص المرتبط بـ مُحبط (سلبية) مع المعالج (الكيان) ويسخن (الكيان).
تحليل على نطاق واسع
تقوم الشركات باستمرار بالتنقيب عن المعلومات من كمية هائلة من البيانات غير المهيكلة، مثل رسائل البريد الإلكتروني، ونصوص برامج الدردشة الآلية، والاستبيانات، وسجلات إدارة علاقات العملاء، والملاحظات حول المنتجات. تسمح أدوات تحليل المشاعر المستندة إلى السحابة للشركات بتوسعة نطاق عملية الكشف عن مشاعر العملاء في البيانات النصية بتكلفة معقولة.
النتائج في الوقت الفعلي
يجب أن تكون الشركات سريعة الاستجابة للأزمات المحتملة أو اتجاهات السوق في المشهد سريع التغير اليوم. يعتمد المسوقون على برمجيات تحليل المشاعر لمعرفة ما يشعر به العملاء تجاه العلامة التجارية للشركة ومنتجاتها وخدماتها في الوقت الفعلي واتخاذ إجراءات فورية بناءً على النتائج التي توصلوا إليها. يمكنهم تكوين البرمجيات لإرسال تنبيهات عند اكتشاف المشاعر السلبية من كلمات أساسية محددة.
ما حالات استخدام تحليل المشاعر؟
تستخدم الشركات تحليل المشاعر في استخلاص خطط قابلة للتنفيذ حول الذكاء والنماذج في مجالات مختلفة.
تحسين خدمة العملاء
تستخدم فرق دعم العملاء أدوات تحليل المشاعر لتخصيص الردود بناءً على الحالة المزاجية للمحادثة. يتم رصد الأمور العاجلة بواسطة برامج الدردشة الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI) مع القدرة على تحليل المشاعر وتصعيدها إلى موظفي الدعم.
مراقبة العلامة التجارية
تراقب المنظمات باستمرار الإشارات والثرثرة التي تحدث حول علاماتها التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات والمدونات والمقالات الإخبارية وغيرها من المساحات الرقمية. تتيح تقنيات تحليل المشاعر لفريق العلاقات العامة أن يكون على دراية بالقصص الجارية ذات الصلة. يمكن للفريق تقييم الحالة المزاجية الأساسية لمعالجة الشكاوى أو الاستفادة من الاتجاهات الإيجابية.
أبحاث السوق
يساعد نظام تحليل المشاعر الشركات في تحسين عروض منتجاتها من خلال معرفة ما يصلح وما لا يصلح. يمكن للمسوقين تحليل التعليقات على مواقع التقييمات عبر الإنترنت، والاستجابات للاستبيانات، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي لاكتساب رؤى أعمق حول ميزات منتج محددة. إنهم ينقلون النتائج إلى مهندسي المنتجات الذين يبتكرون وفقًا لذلك.
تتبع أداء الحملة
يستخدم المسوقون أدوات تحليل المشاعر للتأكد من أن حملتهم الإعلانية تحقق الاستجابة المتوقعة. يقومون بتتبع المحادثات على منصات التواصل الاجتماعي ويتأكدون من أن المشاعر العامة مشجعة. إذا كان ملخص المشاعر أقل من التوقعات، يقوم المسوقون بتعديل الحملة بناءً على تحليلات البيانات في الوقت الفعلي.
كيف يعمل تحليل المشاعر؟
تحليل المشاعر هو تطبيق خاص بتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تدرب برامج الكمبيوتر على فهم النص بطرق مشابهة للبشر. يمر التحليل عادةً بعدة مراحل قبل تقديم النتيجة النهائية.
ما قبل المعالجة
أثناء مرحلة المعالجة المسبقة، يقوم تحليل المشاعر بتحديد الكلمات الأساسية لتسليط الضوء على الرسالة الأساسية للنص.
- يقوم الترميز بتقسيم الجملة إلى عدة عناصر أو عدة رموز مميزة.
- يقوم التصريف بتحويل الكلمات إلى شكلها الجذري. على سبيل المثال، شكل الجذر من am هو be.
- يقوم استبعاد كلمات التوقف بتصفية الكلمات التي لا تضيف قيمة ذات معنى إلى الجملة. على سبيل المثال، with، وfor، وat، وof هي كلمات توقف.
تحليل الكلمات الأساسية
تقوم تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) بتحليل الكلمات الأساسية المستخرجة وتمنحها درجة مشاعر. درجة المشاعر هي مقياس يشير إلى العنصر العاطفي في نظام تحليل المشاعر. يقدم تصورًا نسبيًا للعاطفة المعبر عنها في النص لأغراض تحليلية. على سبيل المثال، يستخدم الباحثون 10 لتمثيل الرضا ويستخدمون 0 لتمثيل الإحباط عند تحليل مراجعات العملاء.
ما طرق تحليل المشاعر؟
هناك ثلاث طرق رئيسة يستخدمها برنامج تحليل المشاعر.
قائم على القواعد
يقوم النهج القائم على القواعد بالتعرف على كلمات أساسية بعينها ويصنفها ويقيّمها بناءً على معاجم محددة مسبقًا. المعاجم هي مجموعات من الكلمات التي تمثل نية الكاتب وعاطفته ومزاجه. يقوم المسوقون بتعيين درجات المشاعر للمعاجم الإيجابية والسلبية لتعكس الوزن العاطفي للتعبيرات المختلفة. لتحديد ما إذا كانت الجملة إيجابيةً أو سلبيةً أو محايدةً، يقوم البرنامج بالبحث عن الكلمات المدرجة في المعجم ويلخص درجة المشاعر. تتم مقارنة النتيجة النهائية على أساس حدود المشاعر لتحديد التأثير العاطفي العام.
مثال على التحليل القائم على القواعد
فلنفترض وجود نظام به كلمات مثل سعيد، وميسور التكلفة، وسريع في المعجم الإيجابي وكلمات مثلضعيف، ومكلف، وصعب في المعجم السلبي. يحدد المسوقون درجات الكلمات الإيجابية من 5 إلى 10 ودرجات الكلمات السلبية من -1 إلى -10. يتم تعيين قواعد خاصة لتحديد السلبيات المزدوجة، مثل ليست سيئة، كشعور إيجابي. يقرر المسوقون أن درجة المشاعر الإجمالية التي تقع فوق 3 إيجابية، بينما الدرجة التي تقع بين - 3 و3 يتم تصنيفها على أنها مشاعر مختلطة.
المميزات والعيوب
نظام تحليل المشاعر القائم على القواعد هو نظام بسيط وسهل الإعداد، ولكن يصعب توسعة نطاقه. على سبيل المثال، تحتاج إلى الاستمرار في زيادة حجم المعاجم عندما تكتشف كلمات أساسية جديدة لنقل النية الموجودة في إدخال النص. وأيضًا، قد لا يكون هذا النهج دقيقًا عند معالجة الجمل المتأثرة بالثقافات المختلفة.
تعلم الآلة
يستخدم هذا النهج تقنيات تعلم الآلة (ML) وخوارزميات تصنيف المشاعر، مثل الشبكات العصبونية والتعليم العميق، لتعليم برمجيات الكمبيوتر لتحديد المشاعر العاطفية من النص. تتضمن هذه العملية إنشاء نموذج لتحليل المشاعر وتدريبه بشكل متكرر على البيانات المعروفة حتى يتمكن من تخمين المشاعر في البيانات غير المعروفة بدقة عالية.
التدريب
أثناء التدريب، يستخدم علماء البيانات مجموعات بيانات تحليل المشاعر تحتوي على أعداد كبيرة من الأمثلة. يستخدم برنامج تعلم الآلة مجموعات البيانات كمدخلات ويدرب نفسه للوصول إلى الاستنتاج المحدد مسبقًا. عن طريق التدريب على عدد كبير من الأمثلة المتنوعة، يميز البرنامج ويحدد كيفية تأثير ترتيبات الكلمات المختلفة على درجة المشاعر النهائية.
المميزات والعيوب
يعد تحليل المشاعر باستخدام تعلم الآلة مفيدًا لأنه يعالج مجموعةً كبيرةً من المعلومات النصية بدقة. وطالما أن البرنامج يخضع للتدريب بأمثلة كافية، فإن تحليل المشاعر باستخدام تعلم الآلة يمكنه التنبؤ بدقة بالنبرة العاطفية للرسائل. ومع ذلك، فإن نموذج تعلّم الآلة المُدَرَّب يختص بمجال عمل واحد. وهذا يعني أنه لا يمكن استخدام برامج تحليل المشاعر المدربة على بيانات التسويق في مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي بدون إعادة التدريب.
هجين
يعمل تحليل المشاعر المختلطة من خلال الجمع بين كل من تعلم الآلة والأنظمة القائمة على القواعد. يستخدم ميزات من كلتا الطريقتين لتحسين السرعة والدقة عند اشتقاق القصد السياقي في النص. ومع ذلك، يستغرق الأمر وقتًا وجهدًا تقنيًا للجمع بين النظامين المختلفين.
ما الأنواع المختلفة لتحليل المشاعر؟
تستخدم الشركات أنواعًا مختلفة من تحليل المشاعر لفهم شعور عملائها عند التفاعل مع المنتجات أو الخدمات.
التحليل الدقيق
يشير تحليل المشاعر الدقيق إلى تصنيف نية النص إلى مستويات متعددة من العاطفة. وعادةً ما تتضمن الطريقة تصنيف مشاعر المستخدم على مقياس من 0 إلى 100، حيث تنقسم إلى شرائح متساوية تعبر عن المستويات: إيجابي للغاية، وإيجابي، ومحايد، وسلبي، وسلبي للغاية. تستخدم متاجر التجارة الإلكترونية نظام تصنيف من 5 نجوم كطريقة تسجيل دقيقة لقياس تجربة الشراء.
القائم على الجوانب
التحليل القائم على الجوانب يركز على جوانب معينة من المنتج أو الخدمة. على سبيل المثال، يقوم مصنعو أجهزة الكمبيوتر المحمول باستطلاع آراء العملاء حول تجربتهم مع الصوت والرسومات ولوحة المفاتيح ولوحة اللمس. يستخدمون أدوات تحليل المشاعر لربط نية العميل بالكلمات الأساسية المتعلقة بالأجهزة.
القائم على النية
التحليل القائم على النية يساعد في فهم مشاعر العملاء عند إجراء أبحاث السوق. يستخدم المسوقون استخراج الرأي لفهم موقف مجموعة معينة من العملاء في دورة الشراء. يديرون حملات مستهدفة على العملاء المهتمين بالشراء بعد التقاط كلمات مثل الخصومات، والصفقات، والتقييمات في المحادثات المراقبة.
الكشف العاطفي
الكشف العاطفي يتضمن تحليل الحالة النفسية للشخص عند كتابة النص. الكشف العاطفي هو نظام أكثر تعقيدًا لتحليل المشاعر، لأنه يتعمق أكثر من مجرد الفرز إلى فئات. في هذا النهج، تحاول نماذج تحليل المشاعر تفسير العواطف المختلفة، مثل الفرح، والغضب، والحزن، والندم، من خلال اختيار الشخص للكلمات.
ما التحديات الموجودة في تحليل المشاعر؟
على الرغم من التقدم في تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، فإن فهم اللغة البشرية يمثل تحديًا للآلات. قد تسيئ الآلات تفسير الفروق الدقيقة في التواصل البشري مثل تلك الواردة أدناه.
السخرية
من الصعب للغاية على الكمبيوتر تحليل المشاعر في الجمل التي تشتمل على سخرية. تأمل الجملة التالية، نعم، عظيم. استغرق الأمر ثلاثة أسابيع حتى يصل طلبي. ما لم يحلل الكمبيوتر الجملة بفهم كامل للسيناريو، فسوف يصنف التجربة على أنها إيجابية بناءً على الكلمة عظيم.
النفي
النفي هو استخدام الكلمات السلبية لنقل عكس المعنى في الجملة. على سبيل المثال، لن أقول أن الاشتراك كان مكلفًا. قد تواجه خوارزميات تحليل المشاعر صعوبةً في تفسير هذه الجمل بشكل صحيح، وخاصةً إذا حدث النفي عبر جملتين مثل اعتقدت أن الاشتراك كان رخيصًا. لم يكن كذلك.
تعدد الأقطاب
يحدث تعدد الأقطاب عندما تحتوي الجملة على أكثر من شعور واحد. على سبيل المثال، يقول أحد تقييمات المنتج، أنا سعيد بالهيكل القوي ولكن لم يعجبني اللون. يصبح من الصعب على البرنامج تفسير المشاعر الأساسية. ستحتاج إلى استخدام تحليل المشاعر القائم على الجوانب لاستخراج كل كيان والعاطفة المقابلة له.
ما المقصود بالتحليل الدلالي؟
التحليل الدلالي هو مصطلح في علوم الكمبيوتر يتعلق بفهم معنى الكلمات في المعلومات النصية. يستخدم تعلم الآلة (ML) ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) لفهم العلاقة بين الكلمات والصواب النحوي في الجمل.
تحليل المشاعر مقابل التحليل الدلالي
يقوم حل تحليل المشاعر بتصنيف النص من خلال فهم العواطف الأساسية. وهو يعمل من خلال تدريب خوارزمية تعلم آلة مع مجموعات بيانات محددة أو إعداد المعاجم القائمة على القواعد. وفي الوقت نفسه، يفهم التحليل الدلالي ويعمل بمعلومات أكثر شمولاً وتنوعًا. يمكن دمج كلتا التقنيتين اللغويتين لمساعدة الشركات في فهم عملائها بشكل أفضل.
كيف تساعد AWS في تحليل المشاعر؟
Amazon Comprehend هو حل لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) يساعد الشركات في استخراج وتحديد رؤى ذات مغزى من المستندات النصية. يستخدم تقنيات تعلم الآلة (ML) لإجراء تحليل المشاعر من خلال الاستخراج الآلي للنص. تقوم الشركات بتدريب Amazon Comprehend باستخدام مستندات خاصة بالصناعة لإنتاج نتائج دقيقة للغاية.
- تخبر واجهة برمجة تطبيقات الخاصة بتحليل المشاعر في Amazon Comprehend المطورين إذا كان جزء من النص إيجابيًا أو سلبيًا أو محايدًا أو مختلطًا.
- تسمح المشاعر المستهدفة في Amazon Comprehend بتضييق تحليل المشاعر إلى أجزاء محددة من المنتجات أو الخدمات.
- يدعم Amazon Comprehend لغات متعددة، بما في ذلك الألمانية والإنجليزية والإسبانية والإيطالية والبرتغالية والفرنسية.
ابدأ استخدام تحليل المشاعر من خلال إنشاء حساب AWS اليوم.
