大手ブランドは、消費者が製品、キャンペーン、または最近のイベントについて何を感じているかをどのように把握しているのか、あなたはもう考えたことがありますか。 そうですね、魔法のように見えますが、その答えは感情分析にあります。これは人工知能（AI）によって支えられた技術であり、ソーシャルメディアで表現される感情を理解するための不可欠なツールとなっています。
それはどうやって機能しますか？
感情分析は、自然言語処理（NLP）の分野の技術であり、人工知能の一分野で、テキストに表現された意見を識別、抽出、分類することを目的としています。 つまり、彼女はあなたがオンラインに投稿する内容を「読み」、あなたがある話題に対して肯定的、否定的、または中立的であるかどうかを解釈しようとします。
この技術は、Twitter、Instagram、Facebookなどのプラットフォームや、YouTubeのコメントやGoogleのレビューなどでも広く使用されています。 企業、政府、研究機関、マーケティング専門家は、このツールを使って、製品の発売から大統領選挙までさまざまなテーマに関するインターネット上の消費者の「気分」を測定しています。 そのために、人工知能は大量のデータで訓練された機械学習モデルを使用します。 これらのデータには、「肯定的」、「否定的」、または「中立的」とラベル付けされたテキストの例が含まれており、システムがさまざまな感情に関連する言語パターンを学習するのに役立ちます。
実践的に理解するために、例を使うことができます。例えば、次の文のように。この映画が大好きです、素晴らしかったです！肯定的に分類される傾向があります。 すでに対応はひどかった否定的に解釈される。 より中立的なフレーズとして、今日は商品を受け取りました明示的な感情を持たず、中立として分類される。 しかし、それは単純なことではありません。AIも次のような課題に対処する必要があります。
- 皮肉と皮肉な冗談:フレーズのようなすごい、素晴らしいサービスだ…ただし違うより進んでいないモデルと混同している。
- スラングと地域方言：非公式な表現は地域によって大きく異なり、適応が必要です。
- コンテキスト：同じ言葉でも使い方によって意味が異なることがあります。 「寒い」などは、温度や人の行動を表すことができます。
これらの複雑さに対処するために、最新のソリューションはBERTやGPT（GPT-4を含む）などの深層ニューラルネットワークに基づくモデルを使用しており、文の全体的な文脈を分析します。
テクノロジーの活用により、企業は感情分析を行い、ブランドの評判をリアルタイムで監視することができます。 新発売の製品がSNSで批評を受け始めた場合、企業は迅速に対応して、より大きな危機を避けることができます。 選挙キャンペーン中、政党は有権者の機嫌を分析して、演説や戦略を調整します。 さらに、顧客対応の自動化サービスはすでにこの技術を利用して、より緊急または重要なメッセージを優先しています。 公衆衛生機関さえも、症状の言及に基づいて疾病の流行を検出するためにソーシャルメディアを監視しています。
しかし、すべての技術には欠点があるように、ここも例外ではありません。 役に立つ一方で、AIによる感情分析は完璧ではありません。 言語の曖昧さ、フェイクニュース、コンテンツの操作は結果を歪める可能性があります。 さらに、これらのシステムはしばしばユーザーが知らないうちにデータを分析するため、プライバシーやデジタル監視に関する倫理的な議論もあります。 このため、結果は慎重に解釈し、人間の監督の下で行う必要があります。 AIは強力なツールですが、依然として経験豊富なアナリストの批判的かつ文脈的な判断が必要です。
生成型AI技術とマルチモーダルモデル（テキスト、画像、音声、動画を統合して理解するもの）の進展により、感情分析はますます正確で高度なものになると期待されています。 もうすぐ、人々が何を言っているかだけでなく、どのように言っているかも理解できるようになるでしょう。声のトーン、表情、さらには話し方の間も考慮に入れて。
インターネットは人間の行動の大きな鏡であり、人工知能の助けを借りた感情分析は、その反映をますます明確に解読できるようになっています。
Gleyber Rodriguesによる、AI、戦略、テクノロジー、権威あるマーケティングの専門家
