هل تساءلت يومًا كيف تعرف العلامات التجارية الكبرى ما يشعر به المستهلكون تجاه منتج أو حملة أو حتى حدث حديث؟ نعم، يبدو كالسحر، لكن الإجابة تكمن في تحليل المشاعر، وهي تقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI) وأصبحت أداة أساسية لفهم المشاعر المعبر عنها على وسائل التواصل الاجتماعي.
كيف يعمل هذا؟
تحليل المشاعر هو تقنية من مجال معالجة اللغة الطبيعية (PLN)، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي، يسعى إلى تحديد واستخراج وتصنيف الآراء المعبر عنها في النصوص. بعبارة أخرى، فهي "تقرأ" ما تنشره على الإنترنت وتحاول تفسير ما إذا كنت إيجابيًا أو سلبيًا أو محايدًا بشأن موضوع معين.
هذه التقنية تُستخدم على نطاق واسع في منصات مثل تويتر، إنستغرام، فيسبوك وحتى في تعليقات الفيديو على يوتيوب أو التقييمات على جوجل. تستخدم الشركات والحكومات والمؤسسات البحثية والمتخصصون في التسويق هذه الأداة لقياس "مزاج" المستهلك على الإنترنت حول مواضيع متنوعة، من إطلاق منتج إلى الانتخابات الرئاسية. لهذا، تستخدم الذكاء الاصطناعي نماذج التعلم الآلي التي يتم تدريبها على كميات هائلة من البيانات. تشمل هذه البيانات أمثلة على نصوص مصنفة بالفعل على أنها "إيجابية" أو "سلبية" أو "محايدة"، مما يساعد النظام على تعلم أنماط اللغة المرتبطة بمشاعر مختلفة.
لفهم الأمر عمليًا، يمكننا استخدام أمثلة، مثل العبارةأحببت هذا الفيلم، كان رائعًا!تميل إلى أن تُصنف على أنها إيجابية. بالفعلكانت الخدمة سيئة جدًايتم تفسيرها على أنها سلبية. عبارات أكثر حيادية، مثللقد استلمت المنتج اليوملا تحمل مشاعر واضحة وتُصنف على أنها محايدة. لكن الأمر ليس بسيطًا كما يبدو، حيث يحتاج الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى التعامل مع تحديات مثل:
- السخرية والتهكم:عبارات مثليا لها من خدمة رائعة... ولكن لايخلطون بين نماذج أقل تقدمًا.
- العامية واللهجات الإقليمية:تختلف المصطلحات غير الرسمية بشكل كبير من منطقة لأخرى وتتطلب تعديلات.
- السياق:نفس الكلمة يمكن أن تحمل معانٍ مختلفة اعتمادًا على الاستخدام. "بارد"، على سبيل المثال، يمكن أن يصف درجة الحرارة أو سلوك شخص ما.
للتعامل مع هذه التعقيدات، تستخدم الحلول الأحدث نماذج تعتمد على الشبكات العصبية العميقة، مثل BERT و GPT (بما في ذلك GPT-4)، التي تحلل السياق الكامل للجمل.
باستخدام التكنولوجيا، تتمكن الشركات من إجراء تحليل للمشاعر لمراقبة سمعة علاماتها التجارية في الوقت الحقيقي. إذا بدأ منتج جديد في تلقي انتقادات على وسائل التواصل الاجتماعي، يمكن للشركة أن تتفاعل بسرعة، مما يمنع حدوث أزمات أكبر. خلال الحملات الانتخابية، تحلل الأحزاب مزاج الناخبين لضبط الخطابات والاستراتيجيات. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم خدمات دعم العملاء الآلية بالفعل هذه التقنية لتحديد أولويات الرسائل الأكثر إلحاحًا أو أهمية. حتى الجهات الصحية العامة تراقب وسائل التواصل الاجتماعي للكشف عن تفشي الأمراض استنادًا إلى ذكر الأعراض.
لكن كما هو الحال مع كل تقنية، لن تكون مختلفة هنا أيضًا. على الرغم من فائدتها، فإن تحليل المشاعر باستخدام الذكاء الاصطناعي ليس مثاليًا. الغموض اللغوي، الأخبار المزيفة، والتلاعب بالمحتوى قد يشوه النتائج. بالإضافة إلى ذلك، هناك مناقشات أخلاقية حول الخصوصية والمراقبة الرقمية، حيث تقوم هذه الأنظمة بتحليل بيانات المستخدمين، غالبًا بدون علمهم. لهذا السبب، يجب تفسير النتائج بحذر وتحت إشراف بشري. الذكاء الاصطناعي أداة قوية، لكنها لا تزال بحاجة إلى اللمسة النقدية والسياقية للمحللين ذوي الخبرة.
مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج متعددة الوسائط (التي تفهم النص والصورة والصوت والفيديو معًا)، من المتوقع أن تصبح تحليل المشاعر أكثر دقة وتطورًا. قريبًا، سيكون من الممكن ليس فقط فهم ما يقوله الناس، ولكن أيضًا كيف يقولونه - مع مراعاة نبرة الصوت، والتعبيرات الوجهية، وحتى فترات التوقف في الكلام.
الإنترنت مرآة كبيرة للسلوك البشري، وتحليل المشاعر بمساعدة الذكاء الاصطناعي يتعلم فك شفرة هذا الانعكاس بشكل أكثر وضوحًا تدريجيًا.
بقلم جليبر رودريغيز، متخصص في الذكاء الاصطناعي، والاستراتيجية، والتكنولوجيا، والتسويق بالسلطة
