Oletko koskaan miettinyt, kuinka suuret brändit tietävät, mitä kuluttajat tuntevat tuotteesta, kampanjasta tai jopa äskettäisestä tapahtumasta? Joo, se näyttää maagiselta, mutta vastaus on tunneanalyysissä, tekoälyn (AI) tuottamassa tekniikassa, josta on tullut olennainen työkalu ymmärtää sosiaalisissa verkostoissa ilmaistuja tunteita.
Mutta miten se toimii?
Tuntevuusanalyysi on luonnollisen kielen prosessointitekniikka (NLP), tekoälyn haara, joka pyrkii tunnistamaan, poimimaan ja luokittelemaan teksteissä ilmaistuja mielipiteitä. Toisin sanoen se“poikkeaa siitä, mitä julkaiset verkossa ja yrittää tulkita, oletko positiivinen, negatiivinen tai neutraali aiheesta.
Tätä tekniikkaa käytetään laajalti alustoilla, kuten Twitterissä, Instagramissa, Facebookissa ja jopa YouTubessa olevissa videoiden kommenteissa tai Googlen arvosteluissa. Yritykset, hallitukset, tutkimuslaitokset ja markkinoijat käyttävät tätä työkalua mittaamaan “humorPorhea eri aiheista, tuotteen lanseerauksesta presidentinvaaleihin Tätä varten tekoäly käyttää koneoppimismalleja, jotka on koulutettu valtavilla tietomäärillä. Nämä tiedot sisältävät esimerkkejä teksteistä, jotka on jo merkitty ”PolityPhorniksi, “negatiiviseksi ”iksi tai “neutrosPretiksi, auttaen järjestelmää oppimaan eri tunteisiin liittyviä kielellisiä kuvioita.
Ymmärtääksemme käytännössä voimme käyttää esimerkkejä, kuten lausetta “Rakastan tätä elokuvaa, se oli hämmästyttävä!Preat” luokitellaan yleensä positiiviseksi “O-osallistuminen oli kauheaa.” se tulkitaan negatiiviseksi.Neutraalempia lauseita, kuten “Vastaanottanut tuotteen tänäänVaihtoehto”, älä kanna selkeitä tunteita ja luokitellaan neutraaliksi. Mutta se ei ole niin yksinkertaista kuin miltä näyttää, koska tekoälyn on myös käsiteltävä haasteita, kuten:
- Ironia ja sarkasmi: Lauseet, kuten “Meidän, mikä hieno palvelu. paitsi notñolet.” ne sekoittavat vähemmän kehittyneitä malleja.
- Slangi ja regionalismit: Epäviralliset termit vaihtelevat suuresti alueittain ja vaativat mukautuksia.
- Konteksti: Samalla sanalla voi olla erilaisia merkityksiä käytön mukaan.“FrioPolet esimerkiksi voi kuvata henkilön lämpötilaa tai käyttäytymistä.
Näiden monimutkaisuuksien ratkaisemiseksi nykyaikaisimmat ratkaisut käyttävät syviä hermoverkkopohjaisia malleja, kuten BERT ja GPT (mukaan lukien GPT-4), jotka analysoivat lauseiden koko kontekstia.
Teknologian käytön myötä yritykset voivat tehdä tunneanalyysin seuratakseen brändiensä mainetta reaaliajassa.Jos uusi lanseerattu tuote alkaa saada kritiikkiä verkostoissa, yritys voi reagoida nopeasti välttäen suuria kriisejä.Vaalikampanjoiden aikana puolueet analysoivat äänestäjien mielialaa muokata puheita ja strategioita Lisäksi automatisoitu asiakaspalvelu käyttää jo tätä teknologiaa kiireellisempien tai kriittisempien viestien asettamiseen.Sosiaalisia verkostojakin tarkkailee oireiden mainintoihin perustuvien sairauksien taudinpurkausten havaitsemiseksi.
Mutta koska jokaisella teknologialla voi olla kuitenkin omansa, tässä se ei olisi erilainen Vaikka hyödyllinen, tunteiden analysointi tekoälyllä ei ole täydellinen.Lingistinen epäselvyys, valeuutiset ja sisällön manipulointi voivat vääristää tuloksia Lisäksi on eettisiä keskusteluja yksityisyydestä ja digitaalisesta valvonnasta, koska nämä järjestelmät analysoivat käyttäjätietoja, usein ilman heidän tietämystään.Tästä syystä tuloksia on tulkittava varoen ja ihmisen valvonnassa.AI on tehokas työkalu, mutta tarvitsee silti kokeneiden analyytikoiden kriittisen ja kontekstuaalisen kosketuksen.
Kun edistetään generatiivisia tekoälytekniikoita ja multimodaalisia malleja (jotka ymmärtävät tekstin, kuvan, äänen ja videon yhdessä), on odotettavissa, että tunneanalyysistä tulee yhä tarkempi ja hienostuneempi. Pian on mahdollista paitsi ymmärtää, mitä ihmiset sanovat, mutta myös miten he sanovat sen, ottaen huomioon äänensävy, ilmeet ja jopa puheen tauot.
Internet on suuri peili ihmisen käyttäytymiseen ja tunteiden analysointi, tekoälyn avulla, oppii tulkitsemaan tätä heijastusta yhä selvemmin.
Tekijä: Gleyber Rodrigues, tekoälyn, strategian, teknologian ja viranomaisen markkinoinnin asiantuntija
