O que é análise de sentimentos?

Análise de sentimentos é o processo de analisar um texto digital para determinar se o tom emocional da mensagem é positivo, negativo ou neutro. Atualmente, as empresas têm grandes volumes de dados textuais, como e-mails, transcrições de chat de atendimento ao cliente, comentários em mídias sociais e avaliações. As ferramentas de análise de sentimentos podem escanear esse texto para determinar automaticamente a atitude do autor em relação a um tópico. As empresas usam os insights da análise de sentimentos para melhorar o atendimento ao cliente e aumentar a reputação da marca. 

Por que a análise de sentimentos é importante?

A análise de sentimentos, também conhecida como mineração de opiniões, é uma importante ferramenta de business intelligence que ajuda as empresas a melhorar seus produtos e serviços. Apresentamos abaixo alguns benefícios da análise de sentimentos.

Fornecer insights objetivos

As empresas podem evitar tendenciosidades pessoais associadas a revisores humanos usando ferramentas de análise de sentimento baseadas em inteligência artificial (IA). Como resultado, as empresas obtêm resultados consistentes e objetivos ao analisar as opiniões dos clientes.

Por exemplo, considere a seguinte frase: 

Estou impressionado com a velocidade do processador, mas desapontado por ele esquentar rapidamente. 

Os profissionais de marketing podem descartar a parte desanimadora da revisão e ser positivamente tendenciosos em relação à performance do processador. No entanto, ferramentas precisas de análise de sentimentos classificam e ordenam o texto para captar emoções objetivamente.

Criar produtos e serviços melhores

Um sistema de análise de sentimentos ajuda as empresas a melhorar seus produtos e serviços com base no feedback genuíno e específico dos clientes. As tecnologias de IA identificam objetos ou situações do mundo real (chamadas de entidades), que os clientes associam a sentimentos negativos. Com base no exemplo acima, os engenheiros de produtos se concentrarão em melhorar a capacidade de gerenciamento de calor do processador, pois o software de análise de texto associou desapontado (negativo) com processador (entidade) e esquenta (entidade).

Analise em alta escala

As empresas extraem constantemente informações de uma grande quantidade de dados não estruturados, como e-mails, transcrições de chatbots, pesquisas, registros de gerenciamento de relacionamento com o cliente e comentários sobre produtos. As ferramentas de análise de sentimentos baseadas na nuvem permitem que as empresas escalem o processo de revelar as emoções dos clientes em dados textuais a um custo acessível. 

Resultados em tempo real

As empresas devem ser rápidas para responder a possíveis crises ou tendências de mercado no cenário atual em rápida mudança. Os profissionais de marketing contam com um software de análise de sentimentos para saber o que os clientes sentem sobre a marca, os produtos e os serviços da empresa em tempo real e tomar providências imediatas com base em suas descobertas. Eles podem configurar o software para enviar alertas quando são detectados sentimentos negativos para palavras-chave específicas.

O que são casos de uso de análise de sentimentos?

As empresas usam a análise de sentimentos para extrair inteligência e formular planos acionáveis em diferentes áreas.

Melhoria no atendimento ao cliente

As equipes de suporte ao cliente usam ferramentas de análise de sentimentos para personalizar as respostas com base no clima da conversa. Assuntos com urgência são identificados por chatbots baseados em inteligência artificial (IA) com funcionalidade de análise de sentimentos e encaminhados à equipe de suporte.

Monitoramento da marca

As organizações monitoram constantemente menções e conversam sobre suas marcas nas mídias sociais, em fóruns, blogs, artigos de notícias e outros espaços digitais. As tecnologias de análise de sentimentos permitem que a equipe de relações públicas fique ciente das histórias relacionadas em andamento relacionadas. A equipe pode avaliar o humor subjacente para lidar com reclamações ou aproveitar ativamente as tendências positivas. 

Pesquisa de mercado

Um sistema de análise de sentimentos ajuda as empresas a melhorar suas ofertas de produtos, aprendendo o que funciona e o que não funciona. Os profissionais de marketing podem analisar comentários em sites de avaliações online, respostas a pesquisas e postagens nas mídias sociais para obter insights mais profundos sobre recursos específicos de produtos. Eles transmitem as descobertas aos engenheiros de produtos, que fazem as devidas inovações. 

Acompanhe a performance da campanha

Os profissionais de marketing usam ferramentas de análise de sentimentos para garantir que suas campanhas publicitárias gerem a resposta esperada. Eles rastreiam conversas em plataformas de mídia social e garantem que o sentimento geral seja animador. Se o sentimento final ficar aquém das expectativas, os profissionais de marketing podem ajustar a campanha com base em análises de dados em tempo real. 

Como funciona a análise de sentimentos?

A análise de sentimentos é uma aplicação de tecnologias de processamento de linguagem natural (PLN) que treinam softwares de computador para entender o texto de maneiras semelhantes aos humanos. A análise normalmente passa por vários estágios antes de gerar o resultado final.

Pré-processamento

Durante o estágio de pré-processamento, a análise de sentimentos identifica palavras-chave para destacar a mensagem central do texto.

  • A tokenização divide uma frase em vários elementos, ou tokens.
  • A lematização converte palavras em sua forma raiz. Por exemplo, a forma raiz de sou é ser.
  • A remoção de palavras irrelevantes filtra palavras que não agregam valor significativo à frase. Por exemplo, com, para, em e de são palavras irrelevantes. 

Análise de palavras-chave

As tecnologias de PLN analisam melhor as palavras-chave extraídas e dão a elas uma pontuação de sentimento. Uma pontuação de sentimento é uma escala de medição que indica o elemento emocional no sistema de análise de sentimentos. Ela fornece uma percepção relativa da emoção expressa no texto para fins analíticos. Por exemplo, os pesquisadores usam 10 para representar satisfação e 0 para decepção ao analisar as avaliações dos clientes.

Quais são as abordagens para a análise de sentimentos?

Existem três abordagens principais usadas por softwares de análise de sentimentos.

Com base em regras

A abordagem com base em regras identifica, classifica e pontua palavras-chave específicas com base em léxicos predeterminados. Léxicos são compilações de palavras que representam a intenção, a emoção e o humor do escritor. Os profissionais de marketing atribuem pontuações de sentimento a léxicos positivos e negativos para refletir o peso emocional de diferentes expressões. Para determinar se uma frase é positiva, negativa ou neutra, o software procura palavras incluídas no léxico e resume a pontuação de sentimento. A pontuação final é comparada com os limites de sentimentos para determinar a carga emocional geral.

Exemplo de análise com base em regras

Considere um sistema com palavras como feliz, acessível e rápido no léxico positivo e com palavras como insuficiente ,caro e difícil em um léxico negativo. Os profissionais de marketing determinam pontuações de palavras positivas de 5 a 10 e pontuações de palavras negativas de -1 a -10. Regras especiais são definidas para identificar negativos duplos, como nada mal, como um sentimento positivo. Os profissionais de marketing decidem que uma pontuação geral de sentimento acima de 3 é positiva, enquanto a faixa de - 3 a 3 é definida como um sentimento misto. 

Prós e contras

Um sistema de análise de sentimento com base em regras é fácil de configurar, mas difícil de escalar. Por exemplo, é necessário continuar a expandir os léxicos depois de descobrir novas palavras-chave para transmitir intenção na entrada de texto. Além disso, essa abordagem pode não ser precisa no processamento de frases influenciadas por diferentes culturas.

ML

Essa abordagem usa técnicas de machine learning (ML) e algoritmos de classificação de sentimentos, como redes neurais e aprendizado profundo, para ensinar o software de computador a identificar sentimentos emocionais em um texto. Esse processo envolve a criação de um modelo de análise de sentimentos e o treinamento desse modelo repetidamente com dados conhecidos para que ele possa adivinhar o sentimento em dados desconhecidos com alta precisão. 

Treinamento

Durante o treinamento, os cientistas de dados usam conjuntos de dados de análises de sentimentos que contêm vários exemplos. O software de ML usa esses conjuntos de dados como entrada e se treina para chegar à conclusão predeterminada. Ao treinar com um grande número de exemplos diversificados, o software diferencia e determina como diferentes disposições de palavras afetam a pontuação final do sentimento.

Prós e contras

A análise de sentimentos por ML é vantajosa porque processa uma ampla variedade de informações de texto com precisão. Desde que o software passe por treinamentos com exemplos suficientes, a análise de sentimentos por ML pode prever com precisão o tom emocional das mensagens. No entanto, um modelo de ML treinado é específico para uma área de negócios. Isso significa que um software de análise de sentimentos treinado com dados de marketing não pode ser usado para o monitoramento de mídias sociais sem uma redefinição do treinamento. 

Híbrida

A análise de sentimentos híbrida funciona combinando sistemas baseados em regras e ML. Ela usa recursos de ambos os métodos para otimizar a velocidade e a precisão ao derivar a intenção contextual no texto. No entanto, é preciso tempo e esforços técnicos para unir os dois sistemas diferentes. 

Quais são os diferentes tipos de análise de sentimentos?

As empresas usam diferentes tipos de análise de sentimentos para entender como seus clientes se sentem ao interagirem com produtos ou serviços. 

Pontuação refinada

A análise refinada de sentimentos refere-se à categorização da intenção do texto em vários níveis de emoção. Normalmente, o método envolve a classificação do sentimento do usuário em uma escala de 0 a 100, com cada segmento igual representando muito positivo, positivo, neutro, negativo e muito negativo. As lojas de comércio eletrônico usam um sistema de classificação de 5 estrelas como um método de pontuação refinado para avaliar a experiência de compra. 

Com base em aspectos

A análise com base em aspectos se concentra em aspectos específicos de um produto ou serviço. Por exemplo, fabricantes de laptops pesquisam clientes sobre sua experiência com som, gráficos, teclado e touchpad. Eles usam ferramentas de análise de sentimentos para conectar a intenção dos clientes com palavras-chave relacionadas a hardware. 

Com base em intenções

A análise com base em intenções ajuda a entender o sentimento do cliente ao realizar pesquisas de mercado. Os profissionais de marketing usam a mineração de opinião para entender a posição de um grupo específico de clientes no ciclo de compra. Eles veiculam campanhas direcionadas a clientes interessados em compras depois de selecionarem palavras como descontos, ofertas e avaliações em conversas monitoradas. 

Detecção emocional

A detecção emocional envolve a análise do estado psicológico de uma pessoa quando ela está escrevendo o texto. A detecção emocional é uma disciplina mais complexa da análise de sentimentos, pois é mais profunda do que a simples classificar em categorias. Nessa abordagem, modelos de análise de sentimentos tentam interpretar várias emoções, como alegria, raiva, tristeza e arrependimento, por meio da escolha de palavras da pessoa. 

Quais são os desafios na análise de sentimentos?

Apesar dos avanços nas tecnologias de processamento de linguagem natural (PLN), entender a linguagem humana é um desafio para as máquinas. Elas podem interpretar mal as nuances mais refinadas da comunicação humana, como as apresentadas abaixo.

Sarcasmo

É extremamente difícil para um computador analisar o sentimento em frases que contêm elementos de sarcasmo. Considere a seguinte frase: Sim, ótimo. Demorou três semanas para o meu pedido chegar. A menos que o computador analise a frase com uma compreensão completa do cenário, ele identificará a experiência como positiva com base na palavra ótimo.

Negação

Negação é o uso de palavras negativas para transmitir uma inversão de significado na frase. Por exemplo, Eu não diria que a assinatura era cara. Algoritmos de análise de sentimentos podem ter dificuldade em interpretar essas frases corretamente, especialmente se a negação acontecer em duas frases, como, Achei que a assinatura fosse ser barata. Mas não foi.

Multipolaridade

A multipolaridade ocorre quando uma frase contém mais de um sentimento. Por exemplo, uma análise de produto indica: Estou satisfeito com a construção robusta, mas não estou impressionado com a cor. Fica difícil para o software interpretar o sentimento subjacente. Você precisará usar a análise de sentimentos com base em aspectos para extrair cada entidade e sua emoção correspondente. 

O que é análise semântica?

Análise semântica é um termo da ciência da computação para entender o significado das palavras em informações textuais. Ela usa machine learning (ML) e processamento de linguagem natural (PLN) para entender a relação entre palavras e correção gramatical nas frases. 

Análise de sentimento versus análise semântica

Uma solução de análise de sentimentos categoriza o texto ao compreender a emoção subjacente. Ela funciona treinando o algoritmo de ML com conjuntos de dados específicos ou definindo léxicos baseados em regras. Enquanto isso, uma análise semântica compreende e trabalha com informações mais extensas e diversificadas. Ambas as tecnologias linguísticas podem ser integradas para ajudar as empresas a entender melhor seus clientes. 

Como a AWS ajuda na análise de sentimentos?

O Amazon Comprehend é uma solução de processamento de linguagem natural (PLN) que ajuda as empresas a extrair e identificar insights significativos de documentos de texto. Ele usa tecnologias de machine learning (ML) para realizar análise de sentimentos com extração automatizada de texto. As empresas treinam o Amazon Comprehend com documentos específicos do setor para produzir resultados altamente precisos. 

  • A API de análise de sentimentos do Amazon Comprehend informa aos desenvolvedores se um texto é positivo, negativo, neutro ou misto.
  • O recurso de Sentimento direcionado do Amazon Comprehend permite que as empresas restrinjam a análise de sentimentos a partes específicas de produtos ou serviços.
  • O Amazon Comprehend oferece suporte a vários idiomas, incluindo alemão, inglês, espanhol, italiano, português e francês.

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