האם תהיתם פעם איך מותגים גדולים יודעים מה הצרכנים מרגישים לגבי מוצר, קמפיין או אפילו אירוע אחרון? ובכן, זה נראה כמו קסם, אבל התשובה טמונה בניתוח סנטימנטים, טכנולוגיה המונעת על ידי בינה מלאכותית (AI) שהפכה לכלי חיוני להבנת הרגשות המובעים ברשתות החברתיות.
אבל איך זה עובד?
ניתוח סנטימנטים הוא טכניקה בתחום עיבוד שפה טבעית (NLP), ענף של בינה מלאכותית, שמטרתה לזהות, לחלץ ולסווג דעות המובעות בטקסטים. במילים אחרות, הוא "קורא" את מה שאתם מפרסמים באינטרנט ומנסה לפרש האם אתם חיוביים, שליליים או ניטרליים לגבי נושא מסוים.
טכניקה זו נמצאת בשימוש נרחב בפלטפורמות כמו טוויטר, אינסטגרם, פייסבוק, ואפילו בתגובות לסרטוני יוטיוב או ביקורות גוגל. חברות, ממשלות, מוסדות מחקר ואנשי שיווק משתמשים בכלי זה כדי למדוד את "מצב הרוח" של הצרכנים באינטרנט בנושאים שונים, החל מהשקות מוצרים ועד בחירות לנשיאות. לשם כך, בינה מלאכותית משתמשת במודלים של למידת מכונה שאומנו עם כמויות עצומות של נתונים. נתונים אלה כוללים דוגמאות לטקסטים שכבר מתויגים כ"חיוביים", "שליליים" או "נייטרליים", ועוזרים למערכת ללמוד דפוסים לשוניים הקשורים לרגשות שונים.
כדי להבין זאת בפועל, נוכל להשתמש בדוגמאות, כמו הביטוי "אהבתי את הסרט הזה, הוא היה מדהים!" , אשר נוטה להיות מסווג כחיובי. לעומת זאת, "השירות היה נורא" מתפרש כשלילי. ביטויים ניטרליים יותר, כמו "קיבלתי את המוצר היום ", אינם נושאים רגש מפורש ומסווגים כניטרליים. אבל זה לא פשוט כפי שזה נראה, מכיוון שבינה מלאכותית צריכה להתמודד גם עם אתגרים כגון:
- אירוניה וסרקזם: ביטויים כמו "וואו, איזה שירות נהדר... לא!" מבלבלים מודלים פחות מתקדמים.
- סלנג ורגיונליזם: מונחים לא פורמליים משתנים מאוד מאזור לאזור ודורשים הסתגלות.
- הקשר: לאותה מילה יכולות להיות משמעויות שונות בהתאם לשימוש בה. "קור", לדוגמה, יכול לתאר טמפרטורה או התנהגות של אדם.
כדי להתמודד עם מורכבויות אלו, הפתרונות המודרניים ביותר משתמשים במודלים המבוססים על רשתות עצביות עמוקות, כגון BERT ו-GPT (כולל GPT-4), אשר מנתחים את ההקשר המלא של משפטים.
באמצעות טכנולוגיה, חברות יכולות לבצע ניתוח סנטימנט כדי לנטר את מוניטין המותג שלהן בזמן אמת. אם מוצר שהושק לאחרונה מתחיל לספוג ביקורת ברשתות החברתיות, החברה יכולה להגיב במהירות, ולהימנע ממשברים גדולים יותר. במהלך מערכות בחירות, מפלגות מנתחות את סנטימנט הבוחרים כדי להתאים את נאומיהן ואסטרטגיותיהן. יתר על כן, מערכות שירות לקוחות אוטומטיות כבר משתמשות בטכנולוגיה זו כדי לתעדף מסרים דחופים או קריטיים יותר. אפילו סוכנויות בריאות הציבור עוקבות אחר הרשתות החברתיות כדי לזהות התפרצויות מחלות על סמך אזכור תסמינים.
אבל כמו כל טכנולוגיה, גם לטכנולוגיה הזו יש חסרונות. למרות שהיא שימושית, ניתוח סנטימנטים המונע על ידי בינה מלאכותית אינו מושלם. עמימות לשונית, חדשות כזב ומניפולציה של תוכן עלולות לעוות את התוצאות. יתר על כן, ישנם דיונים אתיים בנוגע לפרטיות ומעקב דיגיטלי, שכן מערכות אלו מנתחות נתוני משתמשים, לעתים קרובות ללא ידיעתם. מסיבה זו, יש לפרש את התוצאות בזהירות ובפיקוח אנושי. בינה מלאכותית היא כלי רב עוצמה, אך היא עדיין זקוקה לקלט ביקורתי והקשרי של אנליסטים מנוסים.
עם התקדמותן של טכנולוגיות בינה מלאכותית גנרטיבית ומודלים רב-מודאליים (המבינים טקסט, תמונה, אודיו ווידאו יחד), ניתוח סנטימנטים צפוי להפוך למדויק ומתוחכם יותר ויותר. בקרוב ניתן יהיה לא רק להבין מה אנשים אומרים, אלא גם כיצד הם אומרים זאת - תוך התחשבות בטון הדיבור, הבעות פנים ואפילו הפסקות בדיבור.
האינטרנט הוא מראה נהדרת של התנהגות אנושית, וניתוח סנטימנטים, בעזרת בינה מלאכותית, לומד לפענח את השתקפות זו בבהירות גוברת.
מאת גלייבר רודריגז, מומחה בבינה מלאכותית, אסטרטגיה, טכנולוגיה ושיווק סמכותי.
