O que é Análise de Sentimentos? Um guia definitivo

Como os clientes se sentem sobre seus produtos ou serviços? Essa é uma pergunta importante que os empresários não devem negligenciar. Palavras positivas e negativas importam. Eles podem impulsionar seus esforços de negócios ou iniciar uma crise. A boa notícia é que você pode medir a satisfação do cliente por meio da análise de sentimentos.

Podemos dizer com certeza que, com o desenvolvimento do comércio eletrônico, ferramentas SaaS e tecnologias digitais, a análise de sentimento está se tornando cada vez mais popular. Então, aqui está um guia para a análise de sentimento.

O que é análise de sentimento?

A análise de sentimento (também conhecida como mineração de opinião ou emoção AI) é um método de análise de dados de texto para identificar sua intenção.

O objetivo é reconhecer e categorizar automaticamente as opiniões expressas no texto para determinar o sentimento geral.

Definição de análise de sentimento

A análise de sentimento é o processo de análise de textos online para determinar o tom emocional que carregam, sejam eles positivos, negativos ou neutros . Em palavras simples, a análise de sentimento ajuda a encontrar a atitude do autor em relação a um tópico.

As ferramentas de análise de sentimentos  categorizam os textos como positivos, neutros ou negativos.

O sentimento positivo pode ser expresso usando palavras como “bom”, “ótimo”, “maravilhoso” e “fantástico”.

O sentimento negativo pode ser expresso usando palavras como “ruim”, “terrível”, “horrível” e “nojento”.

Ferramentas de análise de sentimento podem lidar com dados vastos com precisão, incluindo feedback do cliente.

Além disso, você pode realizar análises para qualquer tópico que desejar. Tudo o que você precisa fazer é configurar um projeto usando uma ferramenta e rastrear as palavras-chave que são importantes para você.

Graças à realização da análise de sentimento, você será capaz de:

• Entenda melhor como seus clientes se sentem em relação à sua marca
• Obtenha insights que ajudarão você a melhorar seus produtos e serviços
• Torne sua empresa mais responsiva ao feedback do cliente
• Reaja rapidamente ao sentimento negativo e dê a volta por cima
• Monitore a reputação da sua marca em tempo real
• Mantenha seus clientes satisfeitos sempre colocando seus sentimentos em primeiro lugar

Análise de sentimento de processamento de linguagem natural (NLP)

O que é análise de sentimento de PNL? Aqui está uma explicação escrita por Krzysztof Rajda, chefe de IA:

Com o rápido crescimento da Internet – fonte primária de informação e local de partilha de opiniões – surge a necessidade de recolher e analisar menções sobre um determinado tema.

A coleta massiva de dados é possível usando as ferramentas de monitoramento da Internet. No entanto, a análise manual de dezenas de milhares de textos consome tempo e recursos – e é aí que a Inteligência Artificial (IA) se torna extremamente útil.

O Processamento de Linguagem Natural (NLP), parte da IA ​​que lida com análise de texto, é uma técnica essencial no mundo moderno para descobrir o desconhecido a partir dos resultados do Monitoramento da Internet.

Uma das tarefas mais úteis do NLP é a análise de sentimento – um método para a detecção automática de emoções por trás do texto.

O sentimento pode ser analisado em diferentes níveis – desde a identificação de opiniões positivas ou negativas, quantificação do nível de positividade ou negatividade, até mesmo a identificação da emoção refinada por trás da opinião (por exemplo, felicidade, raiva, tristeza, etc.).

O que é uma pontuação de sentimento?

Um dos meios para avaliar o sentimento é a pontuação de sentimento.

É um sistema de escala que reflete a profundidade emocional das emoções em um texto.

A pontuação de sentimento detecta emoções e atribui a elas pontuações de sentimento, por exemplo, de 0 a 10 – do sentimento mais negativo ao mais positivo. A pontuação de sentimento torna mais simples entender como os clientes se sentem.

Existem várias maneiras de calcular uma pontuação de sentimento, mas o método mais comum é usar um dicionário de palavras negativas, neutras ou positivas. O texto é então analisado para ver quantas palavras negativas e positivas ele contém. Isso pode nos dar uma boa ideia do sentimento geral do texto.

Para calcular uma pontuação de sentimento, vários fatores são levados em consideração, como o número e o tipo de emoções expressas, a força dessas emoções e o contexto em que são usadas. As pontuações de sentimento podem ser úteis para uma variedade de propósitos, como calcular a satisfação do cliente ou determinar se um texto é de natureza positiva ou negativa.

Como fazer análise de sentimento?

Realizar uma análise de sentimento precisa sem usar uma ferramenta online pode ser difícil. Por que é que? A realização de análises com base em um grande volume de dados é demorada.

Claro, você pode tentar pesquisar e analisar menções sobre o seu negócio por conta própria, mas isso vai consumir muito do seu tempo e energia. Além disso, o risco de erro humano é bastante significativo nesse caso.

Para começar, existem algumas ferramentas de análise de sentimento no mercado. O que é interessante é que a maioria das ferramentas de monitoramento de mídia pode realizar essa análise.

Uma das ferramentas mais acessíveis e eficazes que oferecem uma análise de sentimento sólida. Ele oferece uma conta de teste gratuita de qualquer custo.

Recentemente, implementamos um  novo modelo de análise de sentimento . Neste momento, os usuários do aplicativo estão usando a melhor tecnologia possível para avaliar o sentimento em torno de sua marca, produtos e serviços.

Por que vale a pena usar uma ferramenta dedicada para análise de sentimento?

A ferramenta fará o trabalho para você. Na verdade, existem muitas razões pelas quais vale a pena usá-lo.

Em primeiro lugar, com uma ferramenta adequada, você poderá detectar facilmente sentimentos positivos e negativos.

Em segundo lugar, economiza tempo e esforço porque o processo de extração de sentimentos é totalmente automatizado – é o algoritmo que analisa os conjuntos de dados de sentimentos, portanto a participação humana é escassa.

Você pode imaginar navegar na web, encontrar textos relevantes, lê-los e avaliar o tom que eles carregam manualmente? É factível, mas leva séculos.

Em terceiro lugar, está se tornando um tópico cada vez mais popular à medida que a inteligência artificial, o aprendizado profundo, as técnicas de aprendizado de máquina e as tecnologias de processamento de linguagem natural estão se desenvolvendo.

Em quarto lugar, à medida que a tecnologia se desenvolve, a análise de sentimento será mais acessível e econômica para o público e também para empresas menores.

E, por último, as ferramentas estão se tornando mais inteligentes a cada dia. Quanto mais eles são alimentados com dados, mais inteligentes e precisos eles se tornam na extração de sentimentos.

Além do sistema de análise de sentimento, você também terá acesso a diversas métricas valiosas, como:

Para que você pode usar a análise de sentimento?

A análise de texto e a mineração de opinião encontram inúmeras aplicações em comércio eletrônico, marketing, publicidade, política, pesquisa de mercado e qualquer outra pesquisa.

Vamos dar uma olhada em como a análise de texto beneficia essas áreas.

01 Gestão da reputação da marca

A internet é onde os consumidores falam sobre marcas, produtos, serviços, compartilham suas experiências e recomendações. Plataformas sociais, análises de produtos, postagens em blogs e fóruns de discussão fervilham com opiniões e comentários que, se coletados e analisados, são uma fonte de informações comerciais.

Quando se trata de gerenciamento de reputação de marca , a análise de sentimento pode ser usada para monitoramento de marca para analisar o burburinho da web e da mídia social sobre um produto, um serviço, uma marca ou uma campanha de marketing.

A análise online ajuda a avaliar a reputação da marca e sua percepção pelos consumidores.

É assim que as empresas podem descobrir atitudes de consumidores, mídia e especialistas em relação a seus produtos, serviços, campanhas de marketing e marcas expressas em fóruns de discussão, sites de avaliação online, sites de notícias, blogs, Twitter e outras fontes online disponíveis publicamente.

O monitoramento da marca é uma importante área de negócios para os especialistas em relações públicas e a análise de sentimentos deve ser uma de suas ferramentas para uso diário.

A pontuação de reputação online da Boing está entre as 5% das piores marcas. Dois eventos afetaram negativamente a imagem de sua marca.

02 Feedback do cliente

As empresas usam a análise de sentimentos para analisar as opiniões dos clientes.

Atualmente, os consumidores usam seus perfis sociais para compartilhar suas experiências positivas e negativas com as marcas.

Uma ferramenta de análise de sentimento pode identificar menções que transmitem conteúdos positivos, mostrando pontos fortes, bem como menções negativas, mostrando críticas ruins e problemas que os usuários enfrentam e sobre os quais escrevem online.

Em alguns casos, isso torna o atendimento ao cliente muito mais atencioso e ágil, pois a equipe de suporte ao cliente é informada em tempo real sobre quaisquer comentários negativos. O pessoal do suporte precisa saber sobre qualquer erro o mais rápido possível.

Como as menções são detectadas com extrema rapidez, o atendimento ao cliente tem a vantagem de um tempo de reação rápido. Isso torna o gerenciamento da experiência do cliente muito mais integrado e agradável.

Nossa maravilhosa gerente de conteúdo, Chia, fez um vídeo que resume como analisar o sentimento do feedback de seus clientes permite que você descubra o que seus clientes gostam e não gostam em sua empresa e produtos.

Aqui estão alguns casos de uso:

UBER

Há algum tempo, o UBER usou  ferramentas de monitoramento de mídia social  e análise de texto para descobrir se os usuários gostaram da nova versão de seu aplicativo.

É um bom estudo de caso que ilustra o uso da análise de sentimento nas mídias sociais.

“Na Uber, usamos a escuta social diariamente, o que nos permite entender como nossos usuários se sentem sobre as mudanças que estamos implementando.

Assim que introduzimos uma modificação, sabemos quais partes são recebidas com entusiasmo e quais precisam de mais trabalho. Estamos felizes que o novo aplicativo tenha sido tão bem recebido porque trabalhamos muito nele”, disse Krzysiek Radoszewski, líder de marketing para a Europa Central e Oriental da Uber.

03 Pesquisa de mercado

A análise de sentimento oferece um vasto conjunto de dados, tornando-se um excelente complemento para qualquer tipo de pesquisa de mercado.

Esteja você analisando mercados inteiros, nichos, segmentos, produtos, seus recursos específicos ou avaliando qualquer agitação do mercado, a análise de sentimento fornece uma quantidade enorme de informações valiosas: o que os consumidores gostam, não gostam ou quais são suas expectativas.

Todos esses dados permitem realizar pesquisas de mercado relativamente específicas, tornando o processo de tomada de decisão melhor.

04 Prevenção de crises

Ferramentas de análise de sentimento, também são ferramentas de monitoramento de mídia. Eles coletam menções de palavras-chave predefinidas em tempo real de sites, sites de notícias, fóruns de discussão,

Usando essa ferramenta, os especialistas em RP podem receber notificações em tempo real sobre qualquer conteúdo negativo que apareceu online. Ao ver um sentimento negativo do cliente mencionado, uma empresa pode reagir rapidamente e cortar o problema pela raiz antes que ele se transforme em uma crise de reputação de marca .

companhias aéreas Unidos

No ano passado, a United Airlines passou por uma crise de imagem. Usando uma ferramenta de monitoramento de mídia social, analisamos o sentimento da hashtag #UnitedAirlines. Eu me pergunto se eles usaram um modelo de análise de sentimento naquela época.

05 política

Os cientistas políticos também descobriram um grande uso para a análise de sentimentos.

Em 2012, usando análise de sentimento, o governo Obama investigou a recepção de anúncios de políticas durante a eleição presidencial de 2012.

Durante a última eleição presidencial nos Estados Unidos, algumas organizações analisaram, por exemplo, quantas menções negativas sobre determinados candidatos apareceram na mídia e nas notícias.

Houve pelo menos alguns trabalhos acadêmicos examinando a análise de sentimentos em relação à política.

• Previsão da eleição indiana com base na análise de sentimento do Twitter
• Ciência de dados políticos: analisando tweets e sentimentos de Trump, Clinton e Sanders
• Análise do sentimento político nas eleições presidenciais no Egito usando dados do Twitter

Ele mostra outra aplicação da análise de sentimento – pesquisa. Pode ser usado para medir a polarização emocional em qualquer tópico.

Como funciona a análise de sentimento?

A ciência por trás do processo é baseada em algoritmos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para categorizar textos como positivos, neutros ou negativos.

A análise de sentimento pode usar vários tipos de algoritmos.

Automático

Tal algoritmo depende exclusivamente de técnicas de aprendizado de máquina e aprende com os dados recebidos. O aprendizado de máquina é o aspecto mais fundamental da inteligência artificial.

A análise automática de sentimentos começa com a criação de um conjunto de dados que contém um conjunto de textos classificados como positivos, negativos ou neutros.

Com isso instalado, o aprendizado começa e continua como um processo semiautomático. Esse algoritmo aprende com os dados até que o sistema atinja algum nível de independência, suficiente para avaliar corretamente o sentimento de textos novos e desconhecidos. É então extremamente importante com quais dados o algoritmo é alimentado.

Se o algoritmo não encontrou um exemplo específico anteriormente, ele não realizará uma análise precisa.

Uma das maiores vantagens desse algoritmo é a quantidade de dados que ele pode analisar – muito, muito mais do que o algoritmo baseado em regras.

Quando se trata de desvantagens, o algoritmo dificulta a explicação das decisões por trás das análises de texto, ou seja, é impossível dizer por que classificou um determinado texto como positivo ou negativo.

Baseado em regras

Este algoritmo é baseado em léxicos criados manualmente que definem cadeias de palavras positivas e negativas. O algoritmo então analisa a quantidade de palavras positivas e negativas para ver quais dominam.

As regras podem ser definidas em torno de outros aspectos do texto, por exemplo, parte do discurso, sintaxe e muito mais.

Essa abordagem é fácil de implementar e transparente quando se trata de regras que estão por trás das análises.

Híbrido

Este combina os dois algoritmos mencionados acima e parece ser a solução mais eficaz.

É porque combina a alta precisão fornecida pelo aprendizado de máquina e a estabilidade da abordagem baseada em regras e léxico.

Como funciona a análise de sentimento?

Aqui está uma explicação escrita por Krzysztof Rajda, chefe de IA:

A análise de sentimento depende de um ramo da IA ​​conhecido como aprendizado de máquina, expondo um algoritmo de aprendizado de máquina a uma enorme quantidade de dados cuidadosamente selecionados.

Ele pode aprender e melhorar automaticamente com a experiência. Para comodidade de nossos clientes, analisamos o sentimento em alto nível – classificamos as menções coletadas como positivas, neutras ou negativas – para dar um conhecimento rápido sobre o que é dito sobre determinado assunto na Internet.

Nossa equipe de IA faz o possível para manter nossa solução no nível de ponta. Incorporamos vantagens recentes dos Modelos de Linguagem Pré-treinados (PLM), técnica também utilizada por empresas de Big Tech (como Google, Microsoft, Facebook ou Baidu), que resulta em capacidades da máquina o mais próximo possível da real compreensão do texto com o estado atual do conhecimento científico.

Além do mais, o uso de PLM multilíngue nos permite realizar análises de sentimentos em mais de 100 idiomas do mundo! Recentemente, contribuímos com a ciência com nosso trabalho sobre análise de sentimentos multilíngue, que foi apresentado em uma das mais notáveis ​​e prestigiadas conferências científicas .

Uma questão crucial com o modelo de aprendizado de máquina é a seleção de dados de treinamento.

Existe um fenômeno chamado “lixo entra, lixo sai”, o que significa que, se usarmos dados de qualidade fraca para criar um modelo de análise de sentimentos, ele não funcionará bem. Para garantir a melhor qualidade disponível, nossa equipe de anotação trabalha constantemente na preparação de novos dados para o treinamento do modelo.

Nós treinamos periodicamente novas versões da solução de análise de sentimento à medida que novos dados de alta qualidade aparecem. Isso significa que a eficiência do nosso modelo aumenta constantemente com o tempo.

Desafios da análise de sentimento

Embora haja muitos benefícios da análise de sentimento , você precisa estar ciente de seus desafios.

Devido à complexidade da linguagem, a análise de sentimento precisa enfrentar pelo menos alguns problemas. Em alguns casos, fica difícil atribuir uma classificação de sentimento a uma frase. É aí que a análise de sentimento baseada no processamento de linguagem natural é útil, pois o algoritmo se esforça para imitar a linguagem humana comum.

conjunção contrastiva

Um problema que um sistema de análise de sentimentos enfrenta são as conjunções contrastivas – elas acontecem quando uma parte da escrita (uma frase) consiste em duas palavras contraditórias (positivas e negativas).

• Frase de exemplo: “O tempo estava terrível, mas a caminhada foi incrível!”

Reconhecimento de entidade nomeada

Outro grande problema que os algoritmos enfrentam é o reconhecimento de entidades nomeadas. As palavras no contexto têm significados diferentes.

• “Everest” se refere à montanha ou ao filme?

resolução da anáfora

Também conhecido como resolução de pronome, descreve o problema de referências dentro de uma frase: a que um pronome ou um substantivo se refere.

• Frase de exemplo: “Fomos ao teatro e fomos jantar. Foi terrível.”

Sarcasmo

Existe algum sistema de análise de sentimento detectando sarcasmo? Por favor, recomende um!

• Frase de exemplo: “Estou tão feliz que o avião está atrasado.”

A Internet

Acontece que qualquer idioma usado online assume sua própria forma. A economia da linguagem e a Internet como meio resultam em erros ortográficos, abreviações, acrônimos, falta de maiúsculas e erros gramaticais. Analisar tais partes da escrita pode causar problemas para os algoritmos de análise de sentimentos.

Conclusão

A análise de sentimento é uma técnica usada para entender o tom emocional do texto. Pode ser usado para identificar sentimentos positivos, negativos e neutros em um texto.

Essas informações podem ser úteis para proprietários de empresas que desejam entender como seus clientes se sentem em relação à empresa. Ao entender o sentimento das avaliações e comentários de seus clientes, você pode trabalhar para melhorar as áreas que estão causando insatisfação e aumentar a fidelidade entre sua base de clientes.

Os profissionais de marketing podem usar a análise de sentimento para entender melhor o feedback do cliente e ajustar suas estratégias de acordo. Além disso, pode ser usado para determinar se uma determinada campanha ou produto ressoa com os clientes de maneira positiva ou negativa.

Embora possa parecer um processo complicado, a análise de sentimentos é, na verdade, bastante direta – e há muitas ferramentas online disponíveis para ajudá-lo a começar.