ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തെക്കുറിച്ചോ, ഒരു കാമ്പെയ്നിനെക്കുറിച്ചോ, അല്ലെങ്കിൽ അടുത്തിടെ നടന്ന ഒരു സംഭവത്തെക്കുറിച്ചോ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് എന്താണ് തോന്നുന്നതെന്ന് വലിയ ബ്രാൻഡുകൾക്ക് എത്രത്തോളം അറിയാമെന്ന് നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ചിന്തിച്ചിട്ടുണ്ടോ? ശരി, ഇത് ഒരു മാജിക് പോലെ തോന്നുന്നു, പക്ഷേ ഉത്തരം സെന്റിമെന്റ് വിശകലനത്തിലാണ്, സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന വികാരങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു അത്യാവശ്യ ഉപകരണമായി മാറിയിരിക്കുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) നൽകുന്ന ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യ.
പക്ഷേ അത് എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
AI യുടെ ഒരു ശാഖയായ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) മേഖലയിലെ ഒരു സാങ്കേതിക വിദ്യയാണ് സെന്റിമെന്റ് വിശകലനം. ടെക്സ്റ്റുകളിൽ പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന അഭിപ്രായങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും തരംതിരിക്കാനും ഇത് ശ്രമിക്കുന്നു. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾ ഓൺലൈനിൽ പോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നത് "വായിക്കുകയും" ഒരു വിഷയത്തെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ പോസിറ്റീവോ നെഗറ്റീവോ നിഷ്പക്ഷതയോ ആണോ എന്ന് വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ട്വിറ്റർ, ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം, ഫേസ്ബുക്ക് തുടങ്ങിയ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലും യൂട്യൂബ് വീഡിയോ കമന്റുകളിലോ ഗൂഗിൾ അവലോകനങ്ങളിലോ പോലും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉൽപ്പന്ന ലോഞ്ചുകൾ മുതൽ പ്രസിഡന്റ് തിരഞ്ഞെടുപ്പ് വരെയുള്ള വിവിധ വിഷയങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഇന്റർനെറ്റിൽ ഉപഭോക്തൃ "മാനസികാവസ്ഥ" അളക്കാൻ കമ്പനികൾ, സർക്കാരുകൾ, ഗവേഷണ സ്ഥാപനങ്ങൾ, മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രൊഫഷണലുകൾ എന്നിവ ഈ ഉപകരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ചെയ്യുന്നതിന്, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്ത വികാരങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഭാഷാ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാൻ സിസ്റ്റത്തെ സഹായിക്കുന്ന "പോസിറ്റീവ്," "നെഗറ്റീവ്," അല്ലെങ്കിൽ "ന്യൂട്രൽ" എന്ന് ഇതിനകം ലേബൽ ചെയ്തിട്ടുള്ള ടെക്സ്റ്റുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഈ ഡാറ്റയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
പ്രായോഗികമായി ഇത് മനസ്സിലാക്കാൻ, "എനിക്ക് ഈ സിനിമ വളരെ ഇഷ്ടപ്പെട്ടു, അത് അതിശയകരമായിരുന്നു!" അത് പോസിറ്റീവ് ആയി തരംതിരിക്കപ്പെടുന്നു. നേരെമറിച്ച്, "സേവനം ഭയങ്കരമായിരുന്നു" "എനിക്ക് ഇന്ന് ഉൽപ്പന്നം ലഭിച്ചു പോലുള്ള കൂടുതൽ നിഷ്പക്ഷ വാക്യങ്ങൾ വ്യക്തമായ വികാരങ്ങൾ വഹിക്കുന്നില്ല, അവ നിഷ്പക്ഷമായി തരംതിരിക്കപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ ഇത് തോന്നുന്നത്ര ലളിതമല്ല, കാരണം AI-ക്കും ഇതുപോലുള്ള വെല്ലുവിളികൾ നേരിടേണ്ടതുണ്ട്:
- വിരോധാഭാസവും പരിഹാസവും: "വൗ, എത്ര മികച്ച സേവനം... അല്ല!" പോലുള്ള വാക്യങ്ങൾ അത്ര പുരോഗമിച്ചിട്ടില്ലാത്ത മോഡലുകളെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നു.
- സ്ലാങ്ങ്, പ്രാദേശികവാദങ്ങൾ: അനൗപചാരിക പദങ്ങൾ ഓരോ പ്രദേശത്തിനും വളരെയധികം വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, അവയ്ക്ക് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ ആവശ്യമാണ്.
- സന്ദർഭം: ഒരേ വാക്കിന് അതിന്റെ ഉപയോഗത്തെ ആശ്രയിച്ച് വ്യത്യസ്ത അർത്ഥങ്ങളുണ്ടാകാം. ഉദാഹരണത്തിന്, "തണുപ്പ്" എന്നതിന് താപനിലയെയോ ഒരു വ്യക്തിയുടെ പെരുമാറ്റത്തെയോ വിവരിക്കാൻ കഴിയും.
ഈ സങ്കീർണ്ണതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന്, ഏറ്റവും ആധുനിക പരിഹാരങ്ങൾ BERT, GPT (GPT-4 ഉൾപ്പെടെ) പോലുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവ വാക്യങ്ങളുടെ പൂർണ്ണമായ സന്ദർഭം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.
സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച്, കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ ബ്രാൻഡ് പ്രശസ്തി തത്സമയം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന് വികാര വിശകലനം നടത്താൻ കഴിയും. പുതുതായി പുറത്തിറക്കിയ ഒരു ഉൽപ്പന്നം സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ വിമർശനം ഏറ്റുവാങ്ങാൻ തുടങ്ങിയാൽ, കമ്പനിക്ക് വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കാനും വലിയ പ്രതിസന്ധികൾ ഒഴിവാക്കാനും കഴിയും. തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രചാരണ വേളയിൽ, പാർട്ടികൾ അവരുടെ പ്രസംഗങ്ങളും തന്ത്രങ്ങളും ക്രമീകരിക്കുന്നതിന് വോട്ടർ വികാരം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, കൂടുതൽ അടിയന്തിരമോ നിർണായകമോ ആയ സന്ദേശങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നതിന് ഓട്ടോമേറ്റഡ് കസ്റ്റമർ സർവീസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ഇതിനകം തന്നെ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു. രോഗലക്ഷണങ്ങളുടെ പരാമർശങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി രോഗ പൊട്ടിപ്പുറപ്പെടലുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് പൊതുജനാരോഗ്യ ഏജൻസികൾ പോലും സോഷ്യൽ മീഡിയ നിരീക്ഷിക്കുന്നു.
എന്നാൽ എല്ലാ സാങ്കേതികവിദ്യകളെയും പോലെ, ഇതിനും അതിന്റേതായ പോരായ്മകളുണ്ട്. ഉപയോഗപ്രദമാണെങ്കിലും, AI-അധിഷ്ഠിത വികാര വിശകലനം പൂർണമല്ല. ഭാഷാപരമായ അവ്യക്തത, വ്യാജ വാർത്തകൾ, ഉള്ളടക്ക കൃത്രിമത്വം എന്നിവ ഫലങ്ങളെ വളച്ചൊടിച്ചേക്കാം. കൂടാതെ, സ്വകാര്യതയെയും ഡിജിറ്റൽ നിരീക്ഷണത്തെയും കുറിച്ച് ധാർമ്മിക ചർച്ചകൾ നടക്കുന്നുണ്ട്, കാരണം ഈ സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, പലപ്പോഴും അവരുടെ അറിവില്ലാതെ. ഇക്കാരണത്താൽ, ഫലങ്ങൾ ജാഗ്രതയോടെയും മനുഷ്യ മേൽനോട്ടത്തോടെയും വ്യാഖ്യാനിക്കണം. AI ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്, പക്ഷേ അതിന് ഇപ്പോഴും പരിചയസമ്പന്നരായ വിശകലന വിദഗ്ധരുടെ നിർണായകവും സന്ദർഭോചിതവുമായ ഇൻപുട്ട് ആവശ്യമാണ്.
ജനറേറ്റീവ് AI സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെയും മൾട്ടിമോഡൽ മോഡലുകളുടെയും (ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജ്, ഓഡിയോ, വീഡിയോ എന്നിവ ഒരുമിച്ച് മനസ്സിലാക്കുന്ന) പുരോഗതിയോടെ, വികാര വിശകലനം കൂടുതൽ കൃത്യവും സങ്കീർണ്ണവുമായിത്തീരുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. താമസിയാതെ, ആളുകൾ എന്താണ് പറയുന്നതെന്ന് മാത്രമല്ല, അവർ അത് എങ്ങനെ പറയുന്നുവെന്നും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും - ശബ്ദത്തിന്റെ സ്വരം, മുഖഭാവങ്ങൾ, സംസാരത്തിലെ താൽക്കാലിക വിരാമങ്ങൾ പോലും കണക്കിലെടുത്ത്.
മനുഷ്യന്റെ പെരുമാറ്റത്തിന്റെ ഒരു മികച്ച കണ്ണാടിയാണ് ഇന്റർനെറ്റ്, കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ സഹായത്തോടെ വികാര വിശകലനം ഈ പ്രതിഫലനത്തെ കൂടുതൽ വ്യക്തതയോടെ മനസ്സിലാക്കാൻ പഠിക്കുന്നു.
AI, സ്ട്രാറ്റജി, ടെക്നോളജി, അതോറിറ്റി മാർക്കറ്റിംഗ് എന്നിവയിൽ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റായ ഗ്ലൈബർ റോഡ്രിഗസ് എഴുതിയത്.
