Jeste li se ikada zapitali koliko veliki brendovi znaju što potrošači osjećaju u vezi s proizvodom, kampanjom ili čak nedavnim događajem? Pa, čini se čarobnim, ali odgovor leži u analizi osjećaja, tehnologije koju pokreće umjetna inteligencija (AI) koja je postala bitno sredstvo za razumijevanje emocija izraženih na društvenim mrežama.
但其原理何在？
Analiza osjećaja je tehnika područja obrade prirodnog jezika (PLN), grane AI, koja nastoji identificirati, izdvojiti i klasificirati mišljenja izražena u tekstovima. Drugim riječima, “čita” ono što objavljujete na internetu i pokušava protumačiti jeste li pozitivni, negativni ili neutralni o nekoj temi.
Ova tehnika se široko koristi na platformama kao što su Twitter, Instagram, Facebook, pa čak i u komentarima na YouTube videozapisima ili Google recenzijama. Tvrtke, vlade, istraživačke institucije i trgovci koriste ovaj alat za mjerenje “humora” internetskih potrošača na različite teme, od lansiranja proizvoda do predsjedničkih izbora. Za to umjetna inteligencija koristi modele strojnog učenja koji su obučeni s ogromnim količinama podataka. Ovi podaci uključuju primjere tekstova koji su već označeni kao “pozitivni”, “negativni” ili “neutralni”, pomažući sustavu da nauči jezične obrasce povezane s različitim emocijama.
Da bismo razumjeli u praksi, možemo koristiti primjere, kao što je izraz “Sviđao mi se ovaj film, bio je nevjerojatan!” ima tendenciju da se klasificira kao pozitivan. sada “Usluga je bila užasna” tumači se kao negativno. Neutralnije fraze, poput “Danas sam dobio proizvod”, ne nose eksplicitne emocije i klasificiraju se kao neutralne. Ali nije tako jednostavno kao što se čini, budući da se AI također mora nositi s izazovima poput:
- 反讽与讽刺： 像 “Vau, kakva sjajna usluga... samo ne” Zbunite manje napredne modele.
- Sleng i regionalizmi: Neformalni pojmovi uvelike se razlikuju od regije do regije i zahtijevaju prilagodbe.
- 上下文： Ista riječ može imati različita značenja ovisno o upotrebi. “Hladno” Na primjer, može opisati temperaturu ili ponašanje osobe.
Kako bi se nosili s tim složenostima, modernija rješenja koriste modele temeljene na dubokim neuronskim mrežama, kao što su Bert i GPT (uključujući GPT-4), koji analiziraju potpuni kontekst rečenica.
Uz korištenje tehnologije, tvrtke su u stanju analizirati osjećaje kako bi pratile ugled svojih brendova u stvarnom vremenu. Ako novo lansirani proizvod počne dobivati kritike na mrežama, tvrtka može brzo reagirati, izbjegavajući veće krize. Tijekom predizbornih kampanja stranke analiziraju raspoloženje biračkog tijela kako bi prilagodile diskurse i strategije. Osim toga, automatizirana korisnička služba već koristi ovu tehnologiju za određivanje prioriteta hitnijih ili kritičnijih poruka. Čak i agencije za javno zdravstvo prate društvene mreže kako bi otkrile izbijanje bolesti na temelju spominjanja simptoma.
No, budući da sva tehnologija može imati svoju, ovdje ne bi bilo drugačije. Iako korisna, analiza osjećaja s umjetnom inteligencijom nije savršena. Jezična nejasnoća, lažne vijesti i manipulacija sadržajem mogu iskriviti rezultate. Osim toga, postoje etičke rasprave o privatnosti i digitalnom nadzoru, budući da ti sustavi analiziraju korisničke podatke, često bez njih. Iz tog razloga rezultate treba tumačiti s oprezom i ljudskim nadzorom. AI je moćan alat, ali još uvijek treba kritičan i kontekstualni dodir iskusnih analitičara.
S napretkom generativnih AI tehnologija i multimodalnih modela (koji zajedno razumiju tekst, sliku, audio i video), očekuje se da će analiza osjećaja postati sve točnija i sofisticiranija. Uskoro će biti moguće ne samo razumjeti što ljudi govore, već i kako to govore – uzimajući u obzir ton glasa, izraze lica, pa čak i stanke u govoru.
Internet je veliko ogledalo ljudskog ponašanja i analiza osjećaja, uz pomoć umjetne inteligencije, uči sve više i više dešifrirati ovu refleksiju.
Gleyber Rodrigues, stručnjak za umjetnu inteligenciju, strategiju, tehnologiju i marketing autoriteta
