Έχετε αναρωτηθεί ποτέ πώς οι μεγάλες μάρκες γνωρίζουν τι νιώθουν οι καταναλωτές για ένα προϊόν, μια καμπάνια ή ακόμα και ένα πρόσφατο γεγονός; Λοιπόν, φαίνεται σαν μαγικό, αλλά η απάντηση βρίσκεται στην ανάλυση συναισθημάτων, μια τεχνολογία που υποστηρίζεται από τεχνητή νοημοσύνη (AI) και έχει γίνει ένα απαραίτητο εργαλείο για την κατανόηση των συναισθημάτων που εκφράζονται στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.
Αλλά πώς λειτουργεί αυτό;
Η ανάλυση συναισθήματος είναι μια τεχνική στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), ενός κλάδου της Τεχνητής Νοημοσύνης, που επιδιώκει να εντοπίσει, να εξαγάγει και να ταξινομήσει απόψεις που εκφράζονται σε κείμενα. Με άλλα λόγια, «διαβάζει» τι δημοσιεύετε στο διαδίκτυο και προσπαθεί να ερμηνεύσει εάν έχετε θετική, αρνητική ή ουδέτερη στάση απέναντι σε ένα θέμα.
Αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται ευρέως σε πλατφόρμες όπως το Twitter, το Instagram, το Facebook, ακόμη και σε σχόλια βίντεο στο YouTube ή σε κριτικές Google. Εταιρείες, κυβερνήσεις, ερευνητικά ιδρύματα και επαγγελματίες μάρκετινγκ χρησιμοποιούν αυτό το εργαλείο για να μετρήσουν τη «διάθεση» των καταναλωτών στο διαδίκτυο σχετικά με διάφορα θέματα, από λανσαρίσματα προϊόντων έως προεδρικές εκλογές. Για να το πετύχει αυτό, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί μοντέλα μηχανικής μάθησης που έχουν εκπαιδευτεί με τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα περιλαμβάνουν παραδείγματα κειμένων που έχουν ήδη επισημανθεί ως «θετικά», «αρνητικά» ή «ουδέτερα», βοηθώντας το σύστημα να μάθει γλωσσικά μοτίβα που σχετίζονται με διαφορετικά συναισθήματα.
Για να το κατανοήσουμε αυτό στην πράξη, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε παραδείγματα, όπως η φράση «Λάτρεψα αυτή την ταινία, ήταν καταπληκτική!» , η οποία τείνει να ταξινομείται ως θετική. Αντίθετα, «Η εξυπηρέτηση ήταν απαίσια» ερμηνεύεται ως αρνητική. Οι πιο ουδέτερες φράσεις, όπως «Έλαβα το προϊόν σήμερα », δεν φέρουν σαφή συναίσθημα και ταξινομούνται ως ουδέτερες. Αλλά δεν είναι τόσο απλό όσο φαίνεται, καθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη πρέπει επίσης να αντιμετωπίσει προκλήσεις όπως:
- Ειρωνεία και σαρκασμός: Φράσεις όπως «Ουάου, τι υπέροχη εξυπηρέτηση... ΟΧΙ!» μπερδεύουν τα λιγότερο προηγμένα μοντέλα.
- Αργκό και τοπικισμοί: Οι άτυποι όροι ποικίλλουν σημαντικά από περιοχή σε περιοχή και απαιτούν προσαρμογή.
- Συμφραζόμενα: Η ίδια λέξη μπορεί να έχει διαφορετικές σημασίες ανάλογα με τη χρήση της. Η λέξη «κρύο», για παράδειγμα, μπορεί να περιγράψει τη θερμοκρασία ή τη συμπεριφορά ενός ατόμου.
Για την αντιμετώπιση αυτών των πολυπλοκοτήτων, οι πιο σύγχρονες λύσεις χρησιμοποιούν μοντέλα που βασίζονται σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα, όπως το BERT και το GPT (συμπεριλαμβανομένου του GPT-4), τα οποία αναλύουν το πλήρες πλαίσιο των προτάσεων.
Χρησιμοποιώντας την τεχνολογία, οι εταιρείες μπορούν να πραγματοποιούν ανάλυση συναισθημάτων για να παρακολουθούν τη φήμη της επωνυμίας τους σε πραγματικό χρόνο. Εάν ένα νεοσύστατο προϊόν αρχίσει να δέχεται κριτική στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, η εταιρεία μπορεί να αντιδράσει γρήγορα, αποφεύγοντας μεγαλύτερες κρίσεις. Κατά τη διάρκεια των προεκλογικών εκστρατειών, τα κόμματα αναλύουν το συναίσθημα των ψηφοφόρων για να προσαρμόσουν τις ομιλίες και τις στρατηγικές τους. Επιπλέον, τα αυτοματοποιημένα συστήματα εξυπηρέτησης πελατών χρησιμοποιούν ήδη αυτήν την τεχνολογία για να ιεραρχήσουν πιο επείγοντα ή κρίσιμα μηνύματα. Ακόμη και οι υπηρεσίες δημόσιας υγείας παρακολουθούν τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για να ανιχνεύουν επιδημίες με βάση τις αναφορές συμπτωμάτων.
Όπως όμως όλες οι τεχνολογίες, έτσι και αυτή έχει τα μειονεκτήματά της. Αν και χρήσιμη, η ανάλυση συναισθημάτων με την υποστήριξη της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι τέλεια. Η γλωσσική ασάφεια, οι ψευδείς ειδήσεις και η χειραγώγηση περιεχομένου μπορούν να διαστρεβλώσουν τα αποτελέσματα. Επιπλέον, υπάρχουν ηθικές συζητήσεις σχετικά με την ιδιωτικότητα και την ψηφιακή επιτήρηση, καθώς αυτά τα συστήματα αναλύουν τα δεδομένα των χρηστών, συχνά χωρίς τη γνώση τους. Για αυτόν τον λόγο, τα αποτελέσματα θα πρέπει να ερμηνεύονται με προσοχή και ανθρώπινη εποπτεία. Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένα ισχυρό εργαλείο, αλλά εξακολουθεί να χρειάζεται την κριτική και συμφραζόμενη συμβολή έμπειρων αναλυτών.
Με την πρόοδο των τεχνολογιών γενετικής τεχνητής νοημοσύνης και των πολυτροπικών μοντέλων (τα οποία κατανοούν κείμενο, εικόνα, ήχο και βίντεο μαζί), η ανάλυση συναισθημάτων αναμένεται να γίνεται ολοένα και πιο ακριβής και εξελιγμένη. Σύντομα, θα είναι δυνατό όχι μόνο να κατανοήσουμε τι λένε οι άνθρωποι, αλλά και πώς το λένε - λαμβάνοντας υπόψη τον τόνο της φωνής, τις εκφράσεις του προσώπου, ακόμη και τις παύσεις στην ομιλία.
Το διαδίκτυο είναι ένας σπουδαίος καθρέφτης της ανθρώπινης συμπεριφοράς και η ανάλυση συναισθημάτων, με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, μαθαίνει να αποκρυπτογραφεί αυτήν την αντανάκλαση με αυξανόμενη σαφήνεια.
Από τον Gleyber Rodrigues, ειδικό στην Τεχνητή Νοημοσύνη, τη Στρατηγική, την Τεχνολογία και το Μάρκετινγκ Εξουσιών.
