क्या आपने कभी सोचा है कि बड़े ब्रांड कैसे जानते हैं कि उपभोक्ता किसी उत्पाद, किसी कैंपेन या किसी हालिया घटना के बारे में क्या महसूस कर रहे हैं? यह जादू जैसा लग सकता है, लेकिन इसका उत्तर भावना विश्लेषण में है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) द्वारा संचालित एक तकनीक जो सोशल मीडिया पर व्यक्त भावनाओं को समझने के लिए एक आवश्यक उपकरण बन गई है।
लेकिन यह कैसे काम करता है?
भावना विश्लेषण प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP), जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की एक शाखा है, का एक तरीका है जो पाठों में व्यक्त रायों की पहचान, निष्कर्षण और वर्गीकरण करने का प्रयास करता है। दूसरे शब्दों में, यह आपके द्वारा ऑनलाइन प्रकाशित सामग्री को "पढ़ता है" और यह समझने की कोशिश करता है कि आप किसी विषय के प्रति सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ हैं।
यह तकनीक ट्विटर, इंस्टाग्राम, फेसबुक जैसे प्लेटफॉर्म्स पर और यहाँ तक कि YouTube के वीडियो कमेंट्स या Google पर मिलने वाली समीक्षाओं में भी व्यापक रूप से उपयोग की जाती है। कंपनियां, सरकारें, शोध संस्थान और मार्केटिंग प्रोफेशनल इस उपकरण का उपयोग इंटरनेट पर उपभोक्ता के "मिजाज" को विभिन्न विषयों पर मापने के लिए करते हैं, जिसमें किसी उत्पाद की लॉन्चिंग से लेकर राष्ट्रपति चुनाव तक सब कुछ शामिल है। इसके लिए, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है जिन्हें भारी मात्रा में डेटा से प्रशिक्षित किया जाता है। इन आंकड़ों में पहले से ही "सकारात्मक", "नकारात्मक" या "तटस्थ" के रूप में लेबल किए गए टेक्स्ट के उदाहरण शामिल हैं, जिससे सिस्टम को विभिन्न भावनाओं से जुड़े भाषा संबंधी पैटर्न सीखने में मदद मिलती है।
व्यावहारिक समझ के लिए, हम उदाहरणों का उपयोग कर सकते हैं, जैसे वाक्य मुझे यह फिल्म बहुत पसंद आई, यह अद्भुत थी! इसे सकारात्मक रूप से वर्गीकृत किया जाता है। पहले ही सेवा बहुत ही खराब थी। इसकी व्याख्या नकारात्मक रूप से की जाती है। अधिक तटस्थ वाक्य, जैसे मुझे आज उत्पाद मिला।, स्पष्ट भावनाएँ व्यक्त नहीं करते हैं और उन्हें तटस्थ माना जाता है। लेकिन यह उतना आसान नहीं है जितना लगता है, क्योंकि AI को इन जैसी चुनौतियों का भी सामना करना पड़ता है:
- व्यंग्य और कटाक्ष: जैसे वाक्य वाह, क्या बेहतरीन सेवा थी... नहीं, बिलकुल नहीं। यह कम उन्नत मॉडलों को भ्रमित करता है।
- हिंदी में: बोलचाल की भाषा और क्षेत्रीय शब्दावली: अनौपचारिक शब्दावली क्षेत्र से क्षेत्र में बहुत भिन्न होती है और इसके अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
- संदर्भ: एक ही शब्द के अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं, यह उसके प्रयोग पर निर्भर करता है। "ठंडा", उदाहरण के लिए, तापमान या किसी व्यक्ति के व्यवहार का वर्णन कर सकता है।
इन जटिलताओं से निपटने के लिए, आधुनिक समाधान गहरे तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित मॉडल का उपयोग करते हैं, जैसे BERT और GPT (GPT-4 सहित), जो वाक्यों के संपूर्ण संदर्भ का विश्लेषण करते हैं।
तकनीक के उपयोग से, कंपनियां वास्तविक समय में अपने ब्रांडों की प्रतिष्ठा की निगरानी के लिए भावना विश्लेषण कर सकती हैं। यदि किसी नए लॉन्च किए गए उत्पाद को सोशल मीडिया पर आलोचना मिलनी शुरू हो जाती है, तो कंपनी तेजी से प्रतिक्रिया दे सकती है, जिससे बड़े संकट से बचा जा सकता है। चुनाव प्रचार के दौरान, दल मतदाताओं के मिजाज का विश्लेषण अपनी रणनीतियों और भाषणों को समायोजित करने के लिए करते हैं। इसके अलावा, स्वचालित ग्राहक सेवाएँ पहले से ही अधिक जरूरी या आलोचनात्मक संदेशों को प्राथमिकता देने के लिए इस तकनीक का उपयोग कर रही हैं। यहाँ तक कि सार्वजनिक स्वास्थ्य संगठन भी लक्षणों के उल्लेख के आधार पर बीमारियों के प्रकोप का पता लगाने के लिए सोशल मीडिया की निगरानी करते हैं।
लेकिन जैसी हर तकनीक में कुछ न कुछ कमियाँ होती हैं, इस मामले में भी ऐसा ही है। उपयोगी होने के बावजूद, AI द्वारा भावना विश्लेषण परिपूर्ण नहीं है। भाषा की अस्पष्टता, फर्ज़ी खबरें और सामग्री में हेरफेर परिणामों को विकृत कर सकते हैं। इसके अलावा, गोपनीयता और डिजिटल निगरानी को लेकर नैतिक चर्चाएँ चल रही हैं, क्योंकि ये सिस्टम उपयोगकर्ताओं के आंकड़ों का विश्लेषण करते हैं, और अक्सर उपयोगकर्ताओं को पता भी नहीं होता। इस कारण से, परिणामों की सावधानीपूर्वक और मानवीय देखरेख के साथ व्याख्या करनी चाहिए। AI एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन इसे अभी भी अनुभवी विश्लेषकों के आलोचनात्मक और संदर्भित स्पर्श की आवश्यकता है।
जेनरेटिव्ह AI तंत्रज्ञाना आणि मल्टीमॉडल मॉडेल्स (जे एकत्रितपणे मजकूर, प्रतिमा, ऑडिओ आणि व्हिडिओ समजतात) च्या प्रगतीसह, भावना विश्लेषण अधिक अचूक आणि सक्षम होईल अशी अपेक्षा आहे. लवकरच, लोक काय म्हणतात हे समजून घेणे शक्य होईल, तर ते कसे म्हणतात हे देखील समजून घेणे शक्य होईल - आवाजाचा स्वर, चेहऱ्यावरील भाव आणि भाषणातील विराम यांना विचारात घेऊन.
इंटरनेट मानव व्यवहार का एक बड़ा दर्पण है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से, भावना विश्लेषण इस प्रतिबिम्ब को पहले से कहीं अधिक स्पष्टता से समझने में लगातार सक्षम हो रहा है।
ग़्लेबर रोड्रिग्स द्वारा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रणनीति, प्रौद्योगिकी और प्राधिकरण विपणन विशेषज्ञ
