Чудили ли сте се някога как големите марки знаят какво чувстват потребителите относно даден продукт, кампания или дори скорошно събитие? Да, изглежда като магия, но отговорът се крие в анализа на настроенията – технология, задвижвана от изкуствен интелект (ИИ), която се превърна в основен инструмент за разбиране на емоциите, изразени в социалните медии.
Но как работи?
Анализът на настроенията е техника в рамките на обработката на естествен език (NLP), клон на изкуствения интелект, която се стреми да идентифицира, извлича и класифицира мнения, изразени в текстове. С други думи, тя „чете“ това, което публикувате онлайн, и се опитва да интерпретира дали сте положителни, отрицателни или неутрални по дадена тема.
Тази техника се използва широко в платформи като Twitter, Instagram, Facebook и дори във видео коментари в YouTube или рецензии в Google. Компании, правителства, изследователски институции и маркетингови специалисти използват този инструмент, за да оценят настроенията на потребителите онлайн по различни теми, от пускането на продукти до президентските избори. За да постигне това, изкуственият интелект използва модели за машинно обучение, обучени върху огромни количества данни. Тези данни включват примери за текстове, вече обозначени като „положителни“, „отрицателни“ или „неутрални“, помагайки на системата да научи езикови модели, свързани с различни емоции.
За да разберем това на практика, можем да използваме примери, като например фразата „Хареса ми този филм, беше невероятен!“, която обикновено се класифицира като положителна. „Обслужването беше ужасно“ се интерпретира като отрицателно. По-неутралните фрази, като например „Получих продукта днес “, не предават изрична емоция и се класифицират като неутрални. Но не е толкова просто, колкото изглежда, тъй като изкуственият интелект трябва да се справя и с предизвикателства като:
- Ирония и сарказъм: Фрази като „Уау, каква страхотна услуга... но не“ объркват по-малко напредналите модели.
- Жаргон и регионализми: Неформалните термини варират значително в различните региони и изискват адаптации.
- Контекст: Една и съща дума може да има различни значения в зависимост от това как се използва. „Студен“ например може да описва температурата или поведението на човек.
За да се справят с тези сложности, най-съвременните решения използват модели, базирани на дълбоки невронни мрежи, като BERT и GPT (включително GPT-4), които анализират пълния контекст на изреченията.
Използвайки технологии, компаниите могат да извършват анализ на настроенията, за да наблюдават репутацията на марката си в реално време. Ако новопуснат продукт започне да получава критики онлайн, компанията може да реагира бързо, избягвайки големи кризи. По време на предизборни кампании политическите партии анализират настроението на електората, за да коригират своите речи и стратегии. Освен това, автоматизираното обслужване на клиенти вече използва тази технология, за да приоритизира по-спешни или критични съобщения. Дори агенциите за обществено здравеопазване наблюдават социалните медии, за да откриват огнища на болести въз основа на споменавания на симптоми.
Но както при всяка технология, има и недостатъци и тази не е изключение. Макар и полезен, анализът на настроенията, задвижван от изкуствен интелект, не е перфектен. Езиковата неяснота, фалшивите новини и манипулирането на съдържание могат да изкривят резултатите. Освен това, има етични дискусии относно поверителността и цифровото наблюдение, тъй като тези системи анализират потребителските данни, често без тяхно знание. Поради тази причина резултатите трябва да се тълкуват с повишено внимание и под човешки надзор. Изкуственият интелект е мощен инструмент, но все пак изисква критичния и контекстуален подход от опитни анализатори.
С развитието на генеративните технологии за изкуствен интелект и мултимодалните модели (които разбират текст, изображения, аудио и видео заедно), се очаква анализът на настроенията да става все по-точен и усъвършенстван. Скоро ще бъде възможно да се разбира не само какво казват хората, но и как го казват – като се вземат предвид тонът на гласа, изражението на лицето и дори паузите в речта.
Интернет е чудесно огледало на човешкото поведение, а анализът на настроенията, с помощта на изкуствен интелект, се учи да дешифрира това отражение с все по-голяма яснота.
От Глейбер Родригес, специалист по изкуствен интелект, стратегия, технологии и маркетинг на авторитети
