Haben Sie sich jemals gefragt, wie große Marken wissen, was Verbraucher über ein Produkt, eine Kampagne oder sogar ein aktuelles Ereignis denken? Ja, es scheint magisch, aber die Antwort liegt in der Stimmungsanalyse, einer Technologie, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert und zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden ist, um die in sozialen Netzwerken ausgedrückten Emotionen zu verstehen.
Aber wie geht das?
Die Stimmungsanalyse ist eine Technik der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), ein Zweig der KI, der darauf abzielt, in Texten geäußerte Meinungen zu identifizieren, zu extrahieren und zu klassifizieren. Mit anderen Worten „“das, was Sie online veröffentlichen, und versucht zu interpretieren, ob Sie positiv sind, negativ oder neutral gegenüber einem Thema.
Diese Technik ist auf Plattformen wie Twitter, Instagram, Facebook und sogar in Kommentaren von Videos auf YouTube oder Rezensionen auf Google weit verbreitet, Unternehmen, Regierungen, Forschungseinrichtungen und Vermarkter nutzen dieses Tool, um den “Humor” zu verschiedenen Themen zu messen, von der Einführung eines Produkts bis hin zu Präsidentschaftswahlen. Dafür verwendet künstliche Intelligenz Modelle des maschinellen Lernens, die mit riesigen Datenmengen trainiert werden. Diese Daten umfassen Beispiele von Texten, die bereits als “positiv”, “negativ“oder “neutros” gekennzeichnet sind und dem System helfen, sprachliche Muster zu lernen, die mit verschiedenen Emotionen verbunden sind.
Um es in der Praxis zu verstehen, können wir Beispiele verwenden, wie zum Beispiel den Ausdruck “Ich habe diesen Film geliebt, er war der Hammer!” Tendenz als positiv eingestuft werden “O Anwesenheit war schrecklich” Es wird als negativ interpretiert Neutralere Phrasen, wie “Heute das Produkt erhalten”, tragen keine explizite Emotion und werden als neutral eingestuft Aber es ist nicht so einfach, wie es scheint, da KI auch mit Herausforderungen umgehen muss wie:
- Ironie und Sarkasmus: Sätze wie “Unser, was für ein toller Service. außer nicht”. Sie verwechseln weniger fortgeschrittene Modelle.
- Slang und Regionalismen: Informelle Begriffe sind regional sehr unterschiedlich und erfordern Anpassungen.
- Kontext: Das gleiche Wort kann je nach Verwendung unterschiedliche Bedeutungen haben “Frio” kann beispielsweise die Temperatur oder das Verhalten einer Person beschreiben.
Um diese Komplexität anzugehen, verwenden die modernsten Lösungen tiefe neuronale Netzwerk-basierte Modelle wie BERT und GPT (einschließlich GPT-4), die den gesamten Kontext von Sätzen analysieren.
Mit dem Einsatz von Technologie können Unternehmen eine Stimmungsanalyse durchführen, um die Reputation ihrer Marken in Echtzeit zu überwachen, wenn ein neu aufgelegtes Produkt in den Netzwerken Kritik erhält, kann das Unternehmen schnell reagieren und so größere Krisen vermeiden. Während Wahlkämpfen analysieren Parteien die Stimmung der Wähler, um Reden und Strategien anzupassen. Darüber hinaus nutzt der automatisierte Kundenservice diese Technologie bereits, um dringendere oder kritischere Botschaften zu priorisieren. Sogar öffentliche Gesundheitsbehörden überwachen soziale Netzwerke, um Krankheitsausbrüche anhand von Symptomen zu erkennen.
Aber wie jede Technologie ihre eigene haben kann, wäre es hier nicht anders Obwohl nützlich, ist die Analyse von Gefühlen mit KI nicht perfekt Sprachliche Ambiguität, Fake News und Content-Manipulation können die Ergebnisse verzerren Darüber hinaus gibt es ethische Diskussionen über Privatsphäre und digitale Überwachung, da diese Systeme Benutzerdaten analysieren, oft ohne dass sie es wissen Aus diesem Grund müssen die Ergebnisse mit Vorsicht und menschlicher Aufsicht interpretiert werden KI ist ein mächtiges Werkzeug, braucht aber dennoch den kritischen und kontextuellen Touch erfahrener Analysten.
Mit der Weiterentwicklung generativer KI-Technologien und multimodaler Modelle (die Text, Bild, Audio und Video gemeinsam verstehen) wird erwartet, dass die Stimmungsanalyse immer genauer und ausgefeilter wird. Bald wird es möglich sein, nicht nur zu verstehen, was Menschen sagen, sondern auch, wie sie es sagen, unter Berücksichtigung von Stimmlage, Gesichtsausdrücken und sogar Sprechpausen.
Das Internet ist ein großer Spiegel menschlichen Verhaltens und die Analyse von Gefühlen lernt mit Hilfe künstlicher Intelligenz, diese Reflexion immer klarer zu entschlüsseln.
Von Gleyber Rodrigues, Experte für KI, Strategie, Technologie und Autoritätsmarketing
