Duygu Analizi Nedir?
Duygu analizi, mesajın duygusal tonunun olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığını belirlemek için dijital metnin analiz edilme sürecidir. Günümüzde şirketler, e-postalar, müşteri desteği sohbet dökümleri, sosyal medya yorumları ve incelemeler gibi büyük hacimli metin verilerine sahiptir. Duygu analizi araçları, yazarın bir konuya yönelik tutumunu otomatik olarak belirlemek için bu metni tarayabilir. Şirketler, müşteri hizmetlerini iyileştirmek ve marka itibarını artırmak için duygu analizinden elde edilen bilgileri kullanır.
Duygu analizi neden önemlidir?
Fikir madenciliği olarak da bilinen duygu analizi, şirketlerin ürün ve hizmetlerini geliştirmelerine yardımcı olan önemli bir iş zekâsı aracıdır. Aşağıda duygu analizinin bazı avantajlarını sunmaktayız.
Nesnel öngörüler sağlama
İşletmeler, yapay zekâ (AI) tabanlı duygu analizi araçlarını kullanarak insan inceleyicilerle ilişkili kişisel ön yargılardan kaçınabilir. Sonuç olarak, şirketler müşterilerin görüşlerini analiz ederken tutarlı ve objektif sonuçlar elde eder.
Örneğin, aşağıdaki cümleyi inceleyelim:
İşlemcinin hızına hayran kaldım ama çabuk ısındığı için hayal kırıklığına uğradım.
Pazarlamacılar incelemenin cesaret kırıcı kısmını reddedebilir ve işlemcinin performansına karşı olumlu yönde ön yargılı olabilirler. Ancak, doğru duygu analizi araçları, duyguları nesnel olarak almak için metni sıralar ve sınıflandırır.
Daha iyi ürün ve hizmetler oluşturma
Duygu analizi sistemi, şirketlerin ürün ve hizmetlerini gerçek ve açık müşteri geri bildirimlerine göre geliştirmelerine yardımcı olur. Yapay zekâ teknolojileri, müşterilerin olumsuz duygularla ilişkilendirdiği gerçek dünyadaki nesneleri veya durumları (varlıklar olarak adlandırılır) tanımlar. Yukarıdaki örnekte, ürün mühendisleri, hayal kırıklığına uğratan (olumsuz) ve ısınan (varlık) işlemci (varlık) ile ilişkilendirilen metin analiz yazılımı nedeniyle işlemcinin ısı yönetimi yeteneğini geliştirmeye odaklanır.
Uygun ölçekte analiz
İşletmeler, e-postalar, chatbot dökümleri, anketler, müşteri ilişkileri yönetimi kayıtları ve ürün geri bildirimi gibi çok sayıda yapılandırılmamış veriden sürekli bilgi çıkarır. Bulut temelli duygu analizi araçları, işletmelerin metin verilerindeki müşteri duygularını ortaya çıkarma sürecini uygun bir maliyetle ölçeklendirmesine olanak tanır.
Gerçek zamanlı sonuçlar
İşletmeler, günümüzün hızla değişen ortamında potansiyel krizlere veya pazar trendlerine hızlı yanıt vermelidir. Pazarlamacılar, müşterilerin şirketin markası, ürünleri ve hizmetleri hakkında neler hissettiğini gerçek zamanlı olarak öğrenmek ve bulgularına göre anında harekete geçmek için duygu analizi yazılımına güvenir. Belirli anahtar kelimeler için olumsuz duygular algılandığında yazılımı uyarılar gönderecek şekilde yapılandırabilirler.
Duygu analizi kullanım örnekleri nelerdir?
İşletmeler, zekâ elde etmek ve farklı alanlarda eyleme geçirilebilir planlar oluşturmak için duygu analizini kullanır.
Müşteri hizmetlerini iyileştirme
Müşteri destek ekipleri, yanıtları görüşmenin ruh hâline göre kişiselleştirmek için duygu analizi araçlarını kullanır. Acil olan konular, duygu analizi yeteneğine sahip yapay zekâ (AI) tabanlı sohbet robotları tarafından tespit edilir ve destek personeline iletilir.
Marka izleme
Kuruluşlar, sosyal medyada, forumlarda, bloglarda, haber makalelerinde ve diğer dijital alanlarda markaları hakkındaki ifadeleri ve sohbetleri sürekli olarak izler. Duygu analizi teknolojileri, halkla ilişkiler ekibinin ilgili devam eden hikâyelerden haberdar olmasını sağlar. Ekip, şikayetleri ele almak veya olumlu trendlerden yararlanmak için altta yatan ruh hâlini değerlendirebilir.
Pazar araştırması
Bir duygu analizi sistemi, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını öğrenerek işletmelerin ürün tekliflerini geliştirmelerine yardımcı olur. Pazarlamacılar, belirli ürün özelliklerine ilişkin daha derin öngörüler elde etmek için çevrimiçi inceleme sitelerindeki yorumları, anket yanıtlarını ve sosyal medya gönderilerini analiz edebilir. Bulguları buna göre yenilik yapan ürün mühendislerine aktarırlar.
Kampanya performansını takip etme
Pazarlamacılar, reklam kampanyalarının beklenen yanıtı oluşturmasını sağlamak için duygu analizi araçlarını kullanır. Sosyal medya platformlarındaki konuşmaları izlerler ve genel duyguların cesaret verici olmasını sağlarlar. Net duygu beklentinin altına düşerse pazarlamacılar kampanyayı gerçek zamanlı veri analizine göre değiştirirler.
Duygu analizi nasıl çalışır?
Duygu analizi, metinleri insanlara benzer şekilde anlaması için bilgisayar yazılımını eğiten doğal dil işleme (NLP) teknolojilerinin bir uygulamasıdır. Analiz, nihai sonucu vermeden önce tipik olarak birkaç aşamadan geçer.
Ön işleme
Ön işleme aşamasında, duygu analizi, metnin temel mesajını vurgulamak için anahtar kelimeleri tanımlar.
- Belirteçlere ayırma, bir cümleyi birkaç ögeye veya belirteçlere ayırır.
- Kök çözümleme, kelimeleri kök formlarına dönüştürür. Örneğin, “olmak”ın kök formu “ol”dur.
- Gereksiz kelimeleri kaldırma, cümleye anlamlı değer katmayan kelimeleri filtreler. Örneğin, ile, için, de ve ki etkisiz kelimelerdir.
Anahtar kelime analizi
NLP teknolojileri, çıkarılan anahtar kelimeleri daha fazla analiz eder ve onlara bir duygu puanı verir. Duygu puanı, duygu analizi sistemindeki duygusal unsuru gösteren bir ölçüm ölçeğidir. Analitik amaçlar için metinde ifade edilen duyguların göreceli bir algısını sağlar. Örneğin, araştırmacılar müşteri incelemelerini analiz ederken memnuniyet için 10'u, hayal kırıklığı içinse 0'ı kullanır.
Duygu analizine yaklaşımlar nelerdir?
Duygu analizi yazılımı tarafından kullanılan üç ana yaklaşım vardır.
Kural tabanlı
Kural tabanlı yaklaşım, önceden belirlenmiş sözlüklere göre belirli anahtar kelimeleri tanımlar, sınıflandırır ve puanlar. Sözlükler, yazarın niyetini, duygusunu ve ruh hâlini temsil eden kelimelerin derlemeleridir. Pazarlamacılar, farklı ifadelerin duygusal ağırlığını yansıtmak için olumlu ve olumsuz sözlüklere duygu puanları atar. Bir cümlenin olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığını belirlemek için yazılım, sözlükte listelenen kelimeleri tarar ve duygu puanını toplar. Nihai puan, genel duygusal duruşu belirlemek için duygu sınırlarıyla karşılaştırılır.
Kural temelli analiz örneği
Mutlu, uygun fiyatlı ve hızlı gibi kelimelerin olumlu sözlükte ve yetersiz, pahalı ve zor gibi kelimelerin olumsuz sözlükte bulunduğu bir sistem düşünün. Pazarlamacılar olumlu kelime puanlarını 5 ile 10 arasında ve olumsuz kelime puanlarını -1 ile -10 arasında belirler. Kötü değil ifadesinin olumlu olarak algılanması gibi, ikili olumsuzları tanımlamak için özel kurallar belirlenir. Pazarlamacılar, 3'ün üzerindeki genel duygu puanının olumlu olduğuna karar verirken - 3 ile 3 arasındaki puanlar karma duygu olarak etiketlenir.
Artıları ve eksileri
Kural tabanlı bir duygu analiz sistemi kurmak kolaydır ancak ölçeklendirmek zordur. Örneğin, metin girişinde niyet iletmek için yeni anahtar kelimeler keşfettiğinizde sözlükleri genişletmeye devam etmeniz gerekir. Ayrıca, farklı kültürlerden etkilenen cümleleri işlerken bu yaklaşım doğru olmayabilir.
ML
Bu yaklaşım bilgisayar yazılımına metin üzerinden duyguları tanımlamayı öğretmek için makine öğrenimi (ML) tekniklerini ve sinir ağları ile derin öğrenme gibi duygu sınıflandırma algoritmalarını kullanır. Bu süreç, bir duygu analizi modeli oluşturmayı ve bilinmeyen verilerdeki duyguyu yüksek doğrulukla tahmin edebilmesi için bilinen veriler üzerinde tekrar tekrar eğitmeyi içerir.
Eğitim
Eğitim sırasında, veri bilimcileri çok sayıda örnek içeren duygu analizi veri kümelerini kullanır. ML yazılımı veri kümelerini girdi olarak kullanır ve önceden belirlenmiş sonuca ulaşmak için kendini eğitir. Yazılım, çok sayıda farklı örnekle eğitim alarak farklı kelime düzenlemelerinin nihai duygu puanını nasıl etkilediğini ayırt eder ve belirler.
Artıları ve eksileri
ML duygu analizi, çok çeşitli metin bilgilerini doğru bir şekilde işlediği için avantajlıdır. Yazılım yeterli örneklerle eğitime girdiği sürece, ML duygu analizi, mesajların duygusal tonunu doğru bir şekilde tahmin edebilir. Bununla birlikte, eğitimli bir ML modeli bir iş alanına özeldir. Bu, pazarlama verileriyle eğitilmiş duygu analizi yazılımının yeniden eğitilmeden sosyal medya izleme için kullanılamayacağı anlamına gelir.
Hibrit
Hibrit duygu analizi, hem ML hem de kural tabanlı sistemleri birleştirerek çalışır. Metinde bağlamsal niyet türetirken hızı ve doğruluğu optimize etmek için her iki yöntemin özelliklerini kullanır. Ancak, iki farklı sistemi bir araya getirmek zaman ve teknik çaba gerektirir.
Farklı duygu analizi türleri nelerdir?
İşletmeler, müşterilerinin ürün veya hizmetlerle etkileşimde bulunurken nasıl hissettiğini anlamak için farklı türde duygu analizleri kullanır.
Çok tonlu puanlama
Çok tonlu duygu analizi, metin amacını birden çok duygu seviyesine ayırmayı ifade eder. Tipik olarak yöntem, her bir eşit segmentin çok olumlu, olumlu, tarafsız, olumsuz ve çok olumsuz ifadelerini temsil ettiği 0 ile 100 arasında bir ölçekte kullanıcı duygusunu derecelendirmeyi içerir. E-ticaret mağazaları, satın alma deneyimini ölçmek için çok tonlu puanlama yöntemi olarak 5 yıldızlı bir derecelendirme sistemi kullanır.
Hedef tabanlı
Hedef tabanlı analiz, bir ürün veya hizmetin belirli yönlerine odaklanır. Örneğin, dizüstü bilgisayar üreticileri müşterilere ses, grafik, klavye ve dokunmatik yüzey ile ilgili deneyimleri hakkında anket yaparlar. Müşterilerin niyetini donanımla ilgili anahtar kelimelerle ilişkilendirmek için duygu analizi araçlarını kullanırlar.
Niyet tabanlı
Niyet tabanlı analiz, pazar araştırması yaparken müşteri duygusunun anlaşılmasına yardımcı olur. Pazarlamacılar, belirli bir müşteri grubunun satın alma döngüsündeki konumunu anlamak için fikir madenciliği kullanırlar. İzlenen konuşmalarda indirimler, fırsatlar ve incelemeler gibi kelimeleri aldıktan sonra satın almak isteyen müşteriler için hedeflenmiş kampanyalar yürütürler.
Duygusal algılama
Duygusal algılama, bir kişinin metni yazarkenki psikolojik durumunu analiz etmeyi içerir. Duygusal algılama, yalnızca kategorilere ayırmaktan daha derine indiği için duygu analizinin daha karmaşık bir disiplinidir. Bu yaklaşımda, duygu analizi modelleri kişinin kelime seçimi yoluyla neşe, öfke, üzüntü ve pişmanlık gibi çeşitli duyguları yorumlamaya çalışır.
Duygu analizindeki zorluklar nelerdir?
Doğal dil işleme (NLP) teknolojilerindeki gelişmelere rağmen, insan dilini anlamak makineler için zordur. Aşağıda verilenler gibi insan iletişiminin daha ince nüanslarını yanlış yorumlayabilirler.
İğneleyici söz
Bir bilgisayarın iğneleyici söz içeren cümlelerde duyguları analiz etmesi son derece zordur. Şu cümleyi düşünün: Aynen, harika. Siparişimin gelmesi üç hafta sürdü. Bilgisayar senaryoyu tam olarak anlayıp cümleyi analiz etmedikçe, deneyimi harika kelimesine dayanarak olumlu olarak etiketleyecektir.
Olumsuzluk
Olumsuzluk, cümlede anlamın tersine çevrilmesini iletmek için olumsuz kelimelerin kullanılmasıdır. Örneğin, Aboneliğin pahalı olduğunu söyleyemem. Aboneliğin ucuz olduğunu düşündüm. Öyle değildi. örneğinde olduğu gibi, özellikle iki cümle arasında olumsuzlama olursa duygu analizi algoritmaları, bu tür cümleleri doğru yorumlamakta zorluk çekebilir.
Çok kutupluluk
Çok kutupluluk, bir cümle birden fazla duygu içerdiğinde ortaya çıkar. Örneğin, bir ürün incelemesinde şöyle bir ifade vardır: Sağlam yapıdan memnunum ama renkten etkilenmedim. Yazılımın altta yatan duyguyu yorumlaması zorlaşır. Her bir varlığı ve ona karşılık gelen duyguyu çıkarmak için hedef tabanlı duygu analizini kullanmanız gerekecektir.
Semantik analiz nedir?
Semantik analiz, metin bilgilerindeki kelimelerin anlamını anlamak için kullanılan bir bilgisayar bilimi terimidir. Cümlelerde kelimeler ve dil bilgisi doğruluğu arasındaki ilişkiyi anlamak için makine öğrenimini (ML) ve doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır.
Duygu analizi ve semantik analiz
Duygu analizi çözümü, altta yatan duyguyu anlayarak metni sınıflandırır. ML algoritmasını belirli veri kümeleriyle eğiterek veya kural tabanlı sözlükler ayarlayarak çalışır. Bu arada, semantik bir analiz daha kapsamlı ve çeşitli bilgileri anlar ve onlarla çalışır. İşletmelerin müşterilerini daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için her iki dil teknolojisi de entegre edilebilir.
AWS, duygu analizine nasıl yardımcı olur?
Amazon Comprehend, işletmelerin metin belgelerinden anlamlı öngörüler elde etmesine ve tanımlamasına yardımcı olan bir doğal dil işleme (NLP) çözümüdür. Otomatik metin çıkarma ile duygu analizi gerçekleştirmek için makine öğrenimi (ML) teknolojilerini kullanır. Şirketler Amazon Comprehend'i son derece doğru sonuçlar üretmek için sektöre özel belgelerle eğitmektedir.
- Amazon Comprehend Duygu Analizi API'si, geliştiricilere bir metin parçasının olumlu, olumsuz, tarafsız veya karışık olup olmadığını söyler.
- Amazon Comprehend Hedeflenen Duygu, işletmelerin duygu analizini ürün veya hizmetlerin belirli bölümlerine daraltmasına olanak tanır.
- Amazon Comprehend Almanca, İngilizce, İspanyolca, İtalyanca, Portekizce ve Fransızca dâhil olmak üzere birçok dili destekler.
Hemen bir AWS hesabı oluşturarak duygu analizine başlayın.
