Oletko koskaan miettinyt, kuinka suuret brändit tietävät, mitä kuluttajat tuntevat tuotteesta, kampanjasta tai jopa viimeaikaisesta tapahtumasta? Se on kuin taikuutta, mutta vastaus piilee sentimenttianalyysissä, tekoälyllä (AI) tehostettu teknologia, joka on muodostunut olennaiseksi työkaluksi sosiaalisen median ilmaisemien tunteiden ymmärtämisessä.
Mutta miten tämä toimii?
Tunneälyanalyysi on luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) ala, joka on tekoälyn osa-alue, ja se pyrkii tunnistamaan, poimimaan ja luokittelemaan teksteissä ilmaistuja mielipiteitä. Toisin sanoen hän "lukee" sitä, mitä julkaiset verkossa, ja yrittää tulkita, oletko positiivinen, negatiivinen vai neutraali jonkin aiheen suhteen.
Tämä tekniikka on laajasti käytössä alustoilla kuten Twitter, Instagram, Facebook ja jopa YouTube-videoiden kommentteissa tai Google-arvosteluissa. Yritykset, hallitukset, tutkimuslaitokset ja markkinointialan ammattilaiset käyttävät tätä työkalua mitatakseen kuluttajien "mieltä" internetissä eri aiheista, aina tuotteen lanseerauksesta presidentinvaaleihin. Tämän vuoksi tekoäly käyttää koneoppimismalleja, jotka on koulutettu suurilla määrillä dataa. Nämä tiedot sisältävät esimerkkejä teksteistä, jotka on jo merkitty "positiivisiksi", "negatiivisiksi" tai "neutraaliksi", auttaen järjestelmää oppimaan erilaisiin tunteisiin liittyviä kielellisiä malleja.
Ymmärtääksemme käytännössä voimme käyttää esimerkkejä, kuten lauseenRakastin tätä elokuvaa, se oli uskomaton!Se luokitellaan yleensä positiiviseksi. KylläPalvelu oli surkeatulkitaan negatiiviseksi. Neutraalimmat lauseet, kutenSain tuotteen tänäänne eivät sisällä ilmeistä tunnetta ja luokitellaan neutraaleiksi. Mutta se ei ole niin yksinkertaista kuin näyttää, koska tekoälyn on myös käsiteltävä haasteita kuten:
- Ironia ja sarkasmi:Kuten lauseetVoi että, mikä upea palvelu... mutta ei oikeastihe eivät ymmärrä kehittyneempiä malleja.
- slangit ja alueelliset ilmaisut Termos informais variam muito de região para região e exigem adaptações.
- Yhteys:Sama sana voi olla eri merkityksiä käytöstä riippuen. "Viileä", esimerkiksi, voi kuvailla lämpötilaa tai ihmisen käyttäytymistä.
Näiden monimutkaisuuksien käsittelemiseksi nykyaikaisimmat ratkaisut käyttävät syväoppimisverkkoihin perustuvia malleja, kuten BERT ja GPT (mukaan lukien GPT-4), jotka analysoivat lauseiden koko kontekstin.
Teknologian avulla yritykset voivat tehdä mielipideanalyysin seuratakseen brändiensä mainetta reaaliajassa. Jos uusi tuote alkaa saada kritiikkiä verkossa, yritys voi reagoida nopeasti välttääkseen suurempia kriisejä. Vaalikausien aikana puolueet analysoivat äänestäjien mielialaa säätääkseen puheitaan ja strategioitaan. Lisäksi automaattiset asiakaspalvelupalvelut käyttävät tätä teknologiaa priorisoidakseen kiireellisemmät tai kriittisemmät viestit. Jopa terveydenhuollon viranomaiset seuraavat sosiaalisia verkostoja havaitakseen tautien puhkeamisia oireiden mainintojen perusteella.
Mutta kuten kaikella teknologialla, tässä ei olisi toisin. Vaikka se on hyödyllistä, tekoälyn tunneanalyysi ei ole täydellistä. Kielikuvituksen epäselvyys, valeuutiset ja sisällön manipulointi voivat vääristää tuloksia. Lisäksi on eettisiä keskusteluja yksityisyydestä ja digitaalisesta valvonnasta, koska nämä järjestelmät analysoivat käyttäjien tietoja usein ilman heidän tietämystään. Siksi tulokset on tulkittava varovasti ja ihmisen valvonnassa. Tekoäly on voimakas työkalu, mutta se tarvitsee edelleen kokeneiden analyytikoiden kriittisen ja kontekstuaalisen kosketuksen.
Generatiivisten tekoälyteknologioiden ja multimodaalisten mallien (jotka ymmärtävät tekstiä, kuvaa, ääntä ja videota yhdessä) kehittyessä odotetaan, että tunteiden analysoinnista tulee yhä tarkempaa ja kehittyneempää. Pian on mahdollista ymmärtää ei vain mitä ihmiset sanovat, vaan myös miten he sanovat sen – ottaen huomioon äänen sävyn, ilmeet kasvoilla ja jopa puheen tauot.
Internet on suuri ihmisen käyttäytymisen peili, ja tunteiden analysointi tekoälyn avulla oppii tulkitsemaan tätä heijastusta yhä selvemmin.
Gleyber Rodrigues, asiantuntija tekoälyssä, strategiassa, teknologiassa ja auktoriteettimarkkinoinnissa
