Ti sei mai chiesto come le grandi marche sappiano cosa i consumatori sentono riguardo a un prodotto, a una campagna o anche a un evento recente? Sembra magia, ma la risposta risiede nell'analisi dei sentimenti, una tecnologia alimentata dall'intelligenza artificiale (IA) che è diventata uno strumento essenziale per comprendere le emozioni espresse sui social media.
Ma come funziona?
L'analisi dei sentimenti è una tecnica nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (PLN), un ramo dell'IA, che cerca di identificare, estrarre e classificare le opinioni espresse nei testi. In altre parole, legge ciò che pubblichi online e cerca di interpretare se sei positivo, negativo o neutro riguardo a un argomento.
Questa tecnica è ampiamente utilizzata su piattaforme come Twitter, Instagram, Facebook e anche nei commenti ai video su YouTube o nelle recensioni su Google. Aziende, governi, istituzioni di ricerca e professionisti del marketing utilizzano questo strumento per misurare l'“umore” dei consumatori su internet riguardo a vari temi, dal lancio di un prodotto alle elezioni presidenziali. Per questo, l'intelligenza artificiale utilizza modelli di apprendimento automatico che vengono addestrati con enormi quantità di dati. Questi dati includono esempi di testi già etichettati come "positivi", "negativi" o "neutri", aiutando il sistema a imparare i modelli linguistici associati a diverse emozioni.
Per comprendere nella pratica, possiamo utilizzare esempi, come la fraseMi è piaciuto questo film, è stato incredibile!tende a essere classificata come positiva. Già“O atendimento foi péssimo”viene interpretata come negativa. Frasi più neutre, comeHo ricevuto il prodotto oggi, non trasmettono emozioni esplicite e sono classificate come neutre. Ma non è così semplice come sembra, poiché l'IA deve anche affrontare sfide come:
- Ironia e sarcasmo:Frasi comeWow, che ottimo servizio... ma noconfondono modelli meno avanzati.
- Gírias e regionalismos:Termini informali variano molto da regione a regione e richiedono adattamenti.
- Contesto:La stessa parola può avere significati diversi a seconda dell'uso. "Freddo", ad esempio, può descrivere la temperatura o il comportamento di una persona.
Per affrontare queste complessità, le soluzioni più moderne utilizzano modelli basati su reti neurali profonde, come BERT e GPT (incluso GPT-4), che analizzano il contesto completo delle frasi.
Con l'uso della tecnologia, le aziende riescono a fare un'analisi dei sentimenti per monitorare la reputazione dei loro marchi in tempo reale. Se un prodotto appena lanciato inizia a ricevere critiche sui social, l'azienda può reagire rapidamente, evitando crisi più grandi. Durante le campagne elettorali, i partiti analizzano l'umore degli elettori per aggiustare discorsi e strategie. Inoltre, i servizi di assistenza clienti automatizzati già utilizzano questa tecnologia per dare priorità ai messaggi più urgenti o critici. Anche gli enti di sanità pubblica monitorano i social media per rilevare focolai di malattie basati su menzioni di sintomi.
Ma come tutte le tecnologie, anche questa può avere i suoi svantaggi, e qui non sarebbe diverso. Nonostante sia utile, l'analisi dei sentimenti con l'IA non è perfetta. Ambiguità linguistica, fake news e manipolazione dei contenuti possono distorcere i risultati. Inoltre, ci sono discussioni etiche sulla privacy e sulla sorveglianza digitale, poiché questi sistemi analizzano i dati degli utenti, spesso senza che loro ne siano consapevoli. Per questo motivo, i risultati devono essere interpretati con cautela e supervisione umana. L'IA è uno strumento potente, ma ha ancora bisogno del tocco critico e contestuale di analisti esperti.
Con l'avanzare delle tecnologie di IA generativa e modelli multimodali (che comprendono testo, immagine, audio e video insieme), si prevede che l'analisi dei sentimenti diventerà sempre più precisa e sofisticata. Presto, sarà possibile non solo capire cosa dicono le persone, ma anche come lo dicono – tenendo conto del tono di voce, delle espressioni facciali e persino delle pause nel discorso.
Internet è uno specchio grande del comportamento umano e l'analisi dei sentimenti, con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, sta imparando a decifrare questo riflesso sempre più chiaramente.
Di Gleyber Rodrigues, specialista in IA, Strategia, Tecnologia e Marketing di Autorità
