Você já se perguntou como grandes marcas sabem o que os consumidores estão sentindo sobre um produto, uma campanha ou até mesmo sobre um evento recente? Pois é, parece mágica, mas a resposta está na análise de sentimentos, uma tecnologia alimentada por inteligência artificial (IA) que se tornou ferramenta essencial para entender as emoções expressas nas redes sociais.
Mas como isso funciona?
A análise de sentimentos é uma técnica da área de processamento de linguagem natural (PLN), um ramo da IA, que busca identificar, extrair e classificar opiniões expressas em textos. Em outras palavras, ela “lê” o que você publica on-line e tenta interpretar se você está sendo positivo, negativo ou neutro em relação a um assunto.
Essa técnica é amplamente utilizada em plataformas como Twitter, Instagram, Facebook e até em comentários de vídeos no YouTube ou avaliações no Google. Empresas, governos, instituições de pesquisa e profissionais de marketing utilizam essa ferramenta para medir o “humor” do consumidor na internet sobre temas variados, desde o lançamento de um produto até eleições presidenciais. Para isso, a inteligência artificial utiliza modelos de aprendizado de máquina que são treinados com enormes quantidades de dados. Esses dados incluem exemplos de textos já rotulados como “positivos”, “negativos” ou “neutros”, ajudando o sistema a aprender padrões linguísticos associados a diferentes emoções.
Para entender na prática, podemos utilizar exemplos, como a frase “Amei esse filme, foi incrível!” tende a ser classificada como positiva. Já “O atendimento foi péssimo” é interpretada como negativa. Frases mais neutras, como “Recebi o produto hoje”, não carregam emoção explícita e são classificadas como neutras. Mas não é tão simples quanto parece, já que a IA também precisa lidar com desafios como:
- Ironia e sarcasmo: Frases como “Nossa, que ótimo serviço… só que não” confundem modelos menos avançados.
- Gírias e regionalismos: Termos informais variam muito de região para região e exigem adaptações.
- Contexto: A mesma palavra pode ter sentidos diferentes dependendo do uso. “Frio”, por exemplo, pode descrever temperatura ou comportamento de uma pessoa.
Para lidar com essas complexidades, as soluções mais modernas usam modelos baseados em redes neurais profundas, como o BERT e o GPT (incluindo o GPT-4), que analisam o contexto completo das frases.
Com a utilização da tecnologia, empresas conseguem fazer uma análise de sentimentos para monitorar a reputação de suas marcas em tempo real. Se um produto recém-lançado começa a receber críticas nas redes, a empresa pode reagir rapidamente, evitando crises maiores. Durante campanhas eleitorais, partidos analisam o humor do eleitorado para ajustar discursos e estratégias. Além disso, serviços de atendimento ao cliente automatizados já utilizam essa tecnologia para priorizar mensagens mais urgentes ou críticas. Até mesmo órgãos de saúde pública monitoram redes sociais para detectar surtos de doenças com base em menções de sintomas.
Mas como toda tecnologia pode ter o seu porém, aqui não seria diferente. Apesar de útil, a análise de sentimentos com IA não é perfeita. Ambiguidade linguística, fake news e manipulação de conteúdo podem distorcer os resultados. Além disso, há discussões éticas sobre privacidade e vigilância digital, já que esses sistemas analisam dados de usuários, muitas vezes sem que eles saibam. Por esse motivo, os resultados devem ser interpretados com cautela e supervisão humana. A IA é uma ferramenta poderosa, mas ainda precisa do toque crítico e contextual de analistas experientes.
Com o avanço das tecnologias de IA generativa e modelos multimodais (que entendem texto, imagem, áudio e vídeo juntos), espera-se que a análise de sentimentos se torne cada vez mais precisa e sofisticada. Em breve, será possível não apenas entender o que as pessoas dizem, mas também como dizem – levando em conta tom de voz, expressões faciais e até pausas no discurso.
A internet é um grande espelho do comportamento humano e a análise de sentimentos, com ajuda da inteligência artificial, está aprendendo a decifrar esse reflexo com cada vez mais clareza.
Por Gleyber Rodrigues, especialista em IA, Estratégia, Tecnologia e Marketing de Autoridade
