彼らが言うように、知識は力であり、カスタマーレビューからの情報を活用することで、ビジネスやアイデアを再形成することができます. 感情分析の目的は、ビジネス オーナーがレビューの感情的なコンテキストを評価できるようにすることです。 感情分析ツールを使用して作業を自動化し、すべてを簡単に分析できます。 python を感情分析ツールとして使用することもできます。 この記事では、感情分析の内容をよりよく理解するために使用できる感情分析の例とプロジェクトを紹介します。
感情分析とは何ですか？
感情分析はオピニオン マイニングとも呼ばれます。 これは、計算言語学、生体認証、自然言語処理、およびテキスト分析を統合して、感情状態と主観的データを体系的に識別、抽出、測定、および評価する方法です。
感情分析は、組織が特定の商品、サービス、または概念に関するアイデアを識別してグループ化するために使用する一般的な方法です。 感情分析の概念は、データ マイニング、機械学習、人工知能 (AI) を使用して、テキストと主観的な情報をマイニングすることです。
感情分析はどのように機能しますか?
感情分析は、企業が電子メール、ブログ投稿、サポート チケット、Web チャット、ソーシャル メディア チャネル、フォーラム、コメントなどのオンライン ソースにある構造化されていない言語から情報を抽出するのに役立ちます。 センチメント アルゴリズムは、ルールベース、自動、またはハイブリッドの手法を使用して、手動のデータ処理を置き換えます。
感情分析が使用する XNUMX つの手法があります。
- 自動システムは、機械学習を使用して情報とデータを収集します。
- ルールベースのシステムは、事前に定義された語彙ベースのルールを使用してセンチメント分析を実行します。
XNUMX つの方法を組み合わせると、ハイブリッドな感情分析が得られます。 オピニオン マイニングでは、センチメントの識別に加えて、テキストから件名、オピニオン ホルダー、および極性 (またはポジティブとネガティブの程度) を抽出できます。 さらに、ドキュメント、パラグラフ、センテンス、サブセンテンス レベルなどの他のスコープをセンチメント分析に使用できます。
多くの人気ブランドは、センチメント分析を使用して製品を改善しています。 これらのツールを使用することで、企業は顧客の意見をより頻繁に評価し、市場の意見の変化に積極的に対応することができます。
感情分析の応用
組織は、次のようないくつかの目的で感情分析テクノロジを採用できます。
- 人口統計またはターゲット市場の特定。
- Web サイト、オンライン フォーム、またはソーシャル メディアを通じて顧客からの意見を得る。
- 市場分析の実施。
- 顧客サービス要求をカテゴリに分類します。
- 特定の期間または経時的なブランドの人気、評判、および認知度を判断します。
- 新しい改善や製品に対する消費者の反応を監視する。
- マーケティング活動の有効性を判断する。
感情分析の例
感情分析は、マーキングのさまざまな部分で使用できます。 例としては
- ブランドの監視
- カスタマーサポート分析
- 顧客フィードバック分析
- 市場調査
以下は、感情分析の目的と難しさを理解するのに役立ついくつかの例です。
たとえば、Netflix が最近リリースした新しい映画に関するツイートには、次のようなコメントが含まれています。
- これはNetflixが作成した最高の映画です
- 悪くなかった
- Netflixにもっと期待していた
新しい映画のリリースに関する声明があることに気付いた場合でも、それらはすべて同じ意味ではありません. 感情分析は、すべてのテキストまたはステートメントの背後にあるコンテンツと意味を定義するのに役立ちます。 感情分析を通過した後、どちらがポジティブかネガティブかを識別します。
- これはNetflixが作成した最高の映画です-ポジティブ
- 悪くなかった - 中間/中立
- 私はNetflixネガティブからより良いものを期待していました.
あなたの製品やサービスについて人々がどのように感じているかを知ることは、ブランドを改善してより良いものにするのに役立ちます.
感情分析ツール
分析を容易にするために、適切な情報を収集するために使用できるセンチメント分析ツールがあります。 感情分析ツールは、各メッセージの感情と文脈を調べます。 感情分析データは、次の情報の宝庫です。
- カスタマーケアチーム向け
- 製品開発チーム
- マーケティングチーム
当時、感情分析を始めるには、何百ものコメント、ブログ、調査結果を調べる必要がありました。 ただし、利用可能な多くのセンチメント分析ツールのいずれかを使用して、プロセスを自動化し、チームが成功するために必要な情報を提供できるようになりました。 メディア監視プロジェクトには、コア コンポーネントとして感情分析が含まれている必要があります。
企業は、次のようなさまざまな目的でセンチメント分析ツールを採用しています。
- テキスト分析
- 分析のレビューとフィードバック
- メディア追跡
- 社会観察
- 完全なブランド監視
通常、オピニオン マイニング ツールのコストは高くなります。 幸いなことに、センチメント分析ビジネスの完全なリストをまとめることができました。 感情分析には、無料のソフトウェアとより洗練された商用ソフトウェアの両方を利用できます。
＃1。 センチストレングス
Sentisstrength は、人間レベルの正確さで英語を 16,000 秒あたり最大 XNUMX のソーシャル Web テキストを自動的に分析できるセンチメント分析ツールです。
リストにある他のプログラムとは異なり、Windows に加えて、Mac、Linux、および Android デバイスの Crossover で動作するダウンロード ソフトウェアです。 ツールの Web ベースのデモも利用できます。 大多数の英語の Web テキストで人間レベルの精度を提供します。
＃2。 ソーシャルサーチャー
ステロイドのソーシャル メンションと同様に、ソーシャル サーチャーは次のようになります。 ソーシャル サーチャーは、ソーシャル バズ、Google ソーシャル検索、メディア モニタリングなど、いくつかの機能を提供します。
サインアップしなくても使用できますが、サインアップすることには明らかな利点があります。 無料プランにとどまるか、毎月 3,49 から 19,49 ユーロの価格帯の他の XNUMX つから XNUMX つを選択するかを選択できます。
＃3。 社会的言及
Social Mention は、さまざまなソーシャル メディア プラットフォームからユーザー生成コンテンツを収集する無料のソーシャル メディア検索エンジンです。 このツールは、Reddit、Flickr、Google ニュースなどの Web サイトから情報を収集します。 また、Twitter のセンチメント分析も提供します。
このプラットフォームは、ウェブサイトのデータを追跡し、100 以上のソーシャル メディア サイトを監視しています。 アカウントを作成せずにトピックやブランドの監視を開始できるのは良いことですが、後で結果を思い出すことはできません.
それでも、ソーシャル メディアの監視を始めたばかりの人にとっては、無料のセンチメント分析ツールであるため、有用な情報を提供します。
＃4。 ハイテクBPO
Hitech は、データ処理、市場インテリジェンス、分析、感情分析などのサービスを提供する高度な感情分析ツールです。 彼らは、テキスト、音声、絵文字、写真、その他の視覚媒体で提示される製品やサービスのレビューの背後にある意味を解読することに大きな誇りを持っています.
彼らはセンチメント分析を次の XNUMX つのグループに分類しています。
- 意見マイニングは、意見の極性を判断することに重点を置いています。
- マイニングテキスト
- ソーシャルリスニング
- 感情分析
＃5。 ブランド24
感情分析は、Brand24 で利用できるツールの 24 つにすぎません。これは、基本的に、利益のために利用できるメディア監視ツールです。 Web およびソーシャル メディアの監視は、BrandXNUMX から入手できます。 このアプリケーションは、主要なソーシャル メディア ネットワークに加えて、重要なブログ、フォーラム、ニュース Web サイト、ポッドキャスト、およびニュースレターをすべてカバーしています。
収集されたすべてのメンションとソーシャル メディアの投稿は、感情分析アルゴリズムの対象となります。 Brand24 は、洗練されたメディア監視分析を提供し、ニュース サイト、ポッドキャスト、ブログ、フォーラム、および Facebook、Twitter、Instagram、YouTube、Twitch などのソーシャル メディア プラットフォームでリアルタイムで言及を収集します。 このため、これは利用可能な最高の感情分析ツールの XNUMX つです。
ブランドをオンラインで追跡し、センチメント分析を使用してブランドのセンチメントを確認できます。
ツールのダッシュボード タブのいずれかで使用できます。 リアルタイムのテキスト データ分析は、機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して、Brand24 によって行われます。
感情分析プロジェクト
独自の独自の戦略を作成して、感情分析プロジェクトを評価できます。 実行できる感情分析プロジェクトの XNUMX つ:
アマゾンの商品レビュー
初心者向けの感情分析プロジェクトの最初のアイデアは、Amazon の製品レビューを評価することです。 Amazon は最大の e コマース ストアの XNUMX つであり、商品の品揃えも豊富です。 企業が世論を理解したい場合、センチメント分析を行うことで、顧客が自社の製品について何を気に入っているかを認識することができます。 また、製品の主な問題を把握するのにも役立ちます。
感情分析のためにテキストにアクセスするには、さまざまな方法があります。
- スクレイピングを使用して、Twitter、Facebook、および Instagram でビジネス、商品、またはサービスに関する意見や感情を調べることができます。 よく書くブログやレビュー記事も参考になります。
- 電子メール、テキスト、または苦情やフィードバック用のフォームを介した顧客とのやり取りは、製品に関する情報を収集し、マーケティング活動を調整するのに役立ちます.
- 人々があなたの会社についてどう思っているかをもっと知るために、新聞やインターネット掲示板などの情報源をスクレイピングできます。
- これらの方法は、市場での地位と年齢や性別などの顧客の人口統計を評価するのに役立ち、ターゲット市場と、マーケティング活動を集中すべき人々を特定できます。
- インフルエンサーのプロフィールから情報を収集して、インフルエンサーとそのフォロワーが製品について何を言おうとしているのかを確認することは、購入者の反応を観察するもう 81 つの方法です。 調査によると、調査対象の消費者の XNUMX% が、インフルエンサーのリンクをクリックした後に製品を購入しました。
Python 感情分析
Python のセンチメント分析は、テキストを調べてその中に隠されているセンチメントを見つける方法です。 機械学習と自然言語処理を組み合わせることで、これを実現できます (NLP)。 感情分析を使用すると、テキストに描かれている感情を確認できます。 Python センチメント分析では、分析するコードとして Python を使用します。
そうでない場合は、構文が理解しやすい強力なプログラミング言語である Python について既にご存じでしょう。 言うまでもなく、これはデータ サイエンスの分野で好まれているオプションであり、チュートリアルに最適です。
感情分析がビジネスにとって重要な理由
企業がより良い意思決定を行い、市場の問題点に対処し、顧客の行動をリアルタイムで監視して、ブランドや製品に対する感情的なコミットメントを最もよく理解するには、センチメント分析が不可欠です。 また、何千ものツイートのセンチメントを調べて、新製品のデビューに対する人々の反応を調べる場合など、大量のデータをスケーリングするのに非常に効率的です。
これにより、緊急の問題への迅速な対応と、テスト段階で気付かなかった問題の検出が可能になります。 その結果、マーケティング担当者はターゲット市場をよりよく理解し、効果的にリーチするための独創的なアプローチを考え出すことができます。 既存のユーザーはサービスに満足しているため、ブランド ロイヤルティが向上し、結果として顧客離れ率が劇的に低下します。 新しい顧客を引き付けることで、顧客体験が向上し、ビジネスの消費者基盤を拡大することさえできます。
読んだりする 顧客の焦点
感情分析は AI ですか、それとも ML ですか?
機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、データ マイニング、人工知能 (AI) ツールを使用して、企業、製品、人物、サービス、イベント、またはコンセプトに関する消費者の意見をマイニング、抽出、分類します。
感情分析の目的は何ですか?
感情分析の目的は、多数の構造化されていないレビュー テキストから人々の考えを正確に抽出し、肯定的、否定的、または中立的な感情などの感情クラスに分類することです。 「非常に好意的」と「非常に否定的」の両方が考慮される場合があります。
感情分析に最適なツールは何ですか?
MonkeyLearn は、感情分析に最適なツールの XNUMX つです。 感情を分析するすぐに使用できるものを含め、さまざまな非常に正確なテキスト分析ツールを提供します。
MonkeyLearn は、統合が容易なツールです。 コーディング方法を知っている場合は、MonkeyLearn API を使用して感情分析ツールをスタックに統合できます。
また、トレーニング プロセス中にビジネス データと基準を利用して、業界固有の専門用語を認識し、ビジネスに関する感情の程度を定義するように教えることができます。
MonkeyLearn は XNUMX つの方法で機能します。
- データのインポート
- 感情分析モデルのトレーニング
- プロセス自動化
感情分析の XNUMX つの主なステップとは?
#1。 データ収集
感情分析手順には、これが最も重要な要素の XNUMX つとして含まれています。 取得されたデータの品質と、どのように注釈やラベルが付けられたかによって、その後のすべてが決まります。
データを収集する方法は XNUMX つあります。
- APIデータ
- マニュアル
#2。 情報処理
データ内の情報の種類 (テキスト、画像、ビデオ、またはオーディオ) によって、処理方法が決まります。
音声の書き起こし
- キャプションの増強
- 画像増強
- ロゴの識別
- テキストの抽出
#3。 データ解析
このレベルの感情分析プロセスを完了するには、多数の小規模なジョブを完了する必要があります。
- モデルの修正
- 多言語のデータ
- ユニークなタグ
- トピックの分類
- センチメント評価
#4。 Data Visualization
感情分析プロセスの各ステップが完了すると、インサイトはすぐにレポートに変換され、グラフやチャートの形でアクションに使用できます。 その後、これらのレポートをチーム全体に配布できます。 これらの視覚的なレポートを通じて特定の側面に基づく結果を表示できるため、これらは非常に重要です。
感情分析の実際の例とは?
市場調査でセンチメント分析を使用できます
健康的なスナックの新しいメーカーは、参入しようとしている市場での商業的可能性について明確なイメージを持ちたいと考えていました。 彼らは、人々が通常スナックとして何を食べているかだけでなく、このフレーズを聞いたときに何を思い浮かべるかを知りたいと考えていました。 調査が可能な限り客観的であることを保証するために質問が自由回答式であったため、削り取ることができるスナックのブランド名の既製のリストはありませんでした.
感情分析 API は、何百もの回答を持つすべての自由回答形式の質問を迅速にデータ マイニングし、洞察に満ちた結果を提供することができました。
どの食品ブランドが最も頻繁に参照されたかの平均を提供しただけでなく、新しいビジネスのライバルも特定しました. この情報を知ることは、新規参入者がその製品の展開と、知識は力であるため、どの市場ニッチをターゲットにするかについて特定の決定を下すのに役立ちました.
結論は、
感情分析は、テキスト内の肯定的または否定的な感情を識別するプロセスです。 企業は、ソーシャル メディア データのセンチメントを分析し、ブランドの評判を評価し、顧客を理解するために、これを頻繁に使用します。
よくあるご質問
センチメント分析の XNUMX つのアプローチとは?
感情分析にはさまざまなアプローチがあります
- ナイーブベイズ
- ディープラーニング LSTM
- 事前トレーニング済みのルールベースの VADER モデル。
感情分析の XNUMX つのタイプとは?
感情分析は次のように分類できます。
- 知識ベース
- 統計的
- ハイブリッド。
感情アルゴリズムとは
センチメント アルゴリズムは、ツイートやステータス更新などのソーシャル メディア投稿の感情的なトーンを調べるように特別に設計されています。
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参考文献
