消費者が製品、キャンペーン、さらには最近のイベントについて何を感じているかを大手ブランドがどれだけ知っているか考えたことはありますか?そう、魔法のように思えますが、答えは感情分析にあります。これは人工知能 (AI) を活用したテクノロジーであり、ソーシャル ネットワークで表現される感情を理解するために不可欠なツールとなっています。.
しかし、それはどのように機能しますか?
感情分析は、AI の一分野である自然言語処理 (NLP) 技術であり、テキストで表現された意見を特定、抽出、分類しようとします。言い換えれば、オンラインで公開するものを「」し、肯定的であるか、肯定的であるか、または中立的であるかを解釈しようとします。主題について。.
この手法はtwitterやinstagram、facebookなどのプラットフォームで広く使われており、youtubeの動画のコメントやgoogleのレビューでも使われている。 企業、政府、研究機関、マーケティング担当者はこのツールを使って、製品の発売から大統領選挙まで、さまざまなトピックに関する「ユーモア」を測定している。このために、人工知能は膨大なデータで訓練された機械学習モデルを使用している。これらのデータには、すでに「ポジティブ」、「ネガティブ」、「ニュートロス」とラベル付けされている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。.
実際に理解するには、次のような例を使用できます “「この映画大好きでした、すごかったです!」と” 陽性と分類される傾向がある “「O 出席はひどかった」と” 否定的と解釈されます より中立的な言い回し、例えば “「本日、商品を受け取りました」と”, 、明示的な感情を運ばず、中立として分類されます。 しかし、AIは、次のような課題にも対処する必要があるため、見た目ほど単純ではありません:
- 皮肉と皮肉: などのフレーズ “「私たちの、なんと素晴らしいサービスでしょう。そうでないことを除いて」.” それらはそれほど高度ではないモデルを混乱させます.
- スラングと地域主義: 非公式の用語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: 同じ単語でも用法によって意味が異なる場合があります。たとえば、「フリオ」は人の体温や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では、文の完全なコンテキストを分析する BERT や GPT (GPT-4 を含む) などのディープ ニューラル ネットワーク ベースのモデルを使用しています。.
テクノロジーを利用することで、企業は感情分析を行ってブランドの評判をリアルタイムで監視できます。新しく発売された製品がネットワークで批判を受け始めた場合、企業は迅速に対応し、大きな危機を回避できます。選挙運動中、政党は有権者の気分を分析して演説や戦略を調整します。さらに、自動化された顧客サービスはすでにこのテクノロジーを使用して、より緊急または重要なメッセージを優先しています。公衆衛生機関でさえ、症状の言及に基づいて病気の発生を検出するためにソーシャルネットワークを監視しています。.
しかし、すべてのテクノロジーが独自のものを持つことができるようしかし、ここではそれは変わらないでしょう 有用ではあるが、AIによる感情の分析は完璧ではない 言語の曖昧さ、フェイクニュース、コンテンツ操作は結果を歪める可能性がある さらに、プライバシーとデジタル監視に関する倫理的な議論もある、なぜなら、これらのシステムはユーザーデータを、多くの場合、知らないうちに分析するからである このため、結果は慎重に解釈され、人間の監視が必要な AIは強力なツールであるが、それでも経験豊富なアナリストの批判的かつ文脈的なタッチが必要である。.
生成 AI 技術とマルチモーダル モデル (テキスト、画像、音声、ビデオを一緒に理解する) の進歩により、感情分析はますます正確かつ洗練されることが予想されますが、すぐに、声のトーン、表情、さらには発話の休止を考慮して、人々の発言だけでなく、その発言方法も理解できるようになるでしょう。.
インターネットは人間の行動を映す素晴らしい鏡であり、感情の分析は人工知能の助けを借りて、この反射をより明確に解読することを学んでいます。.
AI、戦略、テクノロジー、オーソリティ マーケティングの専門家、Gleyber Rodrigues 氏による
