ಗ್ರಾಹಕರು ಒಂದು ಉತ್ಪನ್ನ, ಅಭಿಯಾನ ಅಥವಾ ಇತ್ತೀಚಿನ ಘಟನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಏನು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆಂದು ದೊಡ್ಡ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ಎಷ್ಟು ತಿಳಿದಿವೆ ಎಂದು ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಯೋಚಿಸಿದ್ದೀರಾ? ಹೌದು, ಇದು ಮ್ಯಾಜಿಕ್‌ನಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಉತ್ತರವು ಭಾವನೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿದೆ, ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ನಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತವಾಗುವ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಆದರೆ ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಭಾವನೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಯ ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು AI ನ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಪಠ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನೀವು ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಅದು "ಓದುತ್ತದೆ" ಮತ್ತು ನೀವು ಒಂದು ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ, ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ತಟಸ್ಥರಾಗಿದ್ದೀರಾ ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಟ್ವಿಟರ್, ಇನ್‌ಸ್ಟಾಗ್ರಾಮ್, ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯೂಟ್ಯೂಬ್ ವೀಡಿಯೊ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಗೂಗಲ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಲ್ಲಿಯೂ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು, ಸರ್ಕಾರಗಳು, ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವೃತ್ತಿಪರರು ಉತ್ಪನ್ನ ಬಿಡುಗಡೆಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅಧ್ಯಕ್ಷೀಯ ಚುನಾವಣೆಗಳವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳ ಕುರಿತು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಗ್ರಾಹಕರ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಈ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾವು ಈಗಾಗಲೇ "ಧನಾತ್ಮಕ," "ಋಣಾತ್ಮಕ," ಅಥವಾ "ತಟಸ್ಥ" ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಪಠ್ಯಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಭಾವನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇದನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ನಾವು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ "ನನಗೆ ಈ ಚಿತ್ರ ತುಂಬಾ ಇಷ್ಟವಾಯಿತು, ಇದು ಅದ್ಭುತವಾಗಿತ್ತು!" ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. "ಸೇವೆ ಭಯಾನಕವಾಗಿತ್ತು" "ನಾನು ಇಂದು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ ಎಂಬಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ತಟಸ್ಥ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟ ಭಾವನೆಯನ್ನು ತಿಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ತಟಸ್ಥ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇದು ತೋರುವಷ್ಟು ಸರಳವಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ AI ಸಹ ಈ ರೀತಿಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:
- ವ್ಯಂಗ್ಯ ಮತ್ತು ವ್ಯಂಗ್ಯ: "ವಾವ್, ಎಂತಹ ಉತ್ತಮ ಸೇವೆ... ಆದರೆ ಇಲ್ಲ" ಎಂಬಂತಹ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು ಕಡಿಮೆ ಮುಂದುವರಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
- ಆಡುಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕತೆಗಳು: ಅನೌಪಚಾರಿಕ ಪದಗಳು ಪ್ರದೇಶದಿಂದ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಬಹಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
- ಸಂದರ್ಭ: ಒಂದೇ ಪದವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದು ವಿಭಿನ್ನ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಶೀತ" ಎಂಬುದು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ತಾಪಮಾನ ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು.
ಈ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳು ವಾಕ್ಯಗಳ ಪೂರ್ಣ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ BERT ಮತ್ತು GPT (GPT-4 ಸೇರಿದಂತೆ) ನಂತಹ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಭಾವನೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಹೊಸದಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ಉತ್ಪನ್ನವು ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಟೀಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ಕಂಪನಿಯು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು, ಪ್ರಮುಖ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು. ಚುನಾವಣಾ ಪ್ರಚಾರದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ರಾಜಕೀಯ ಪಕ್ಷಗಳು ತಮ್ಮ ಭಾಷಣಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಮತದಾರರ ಮನಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯು ಈಗಾಗಲೇ ಹೆಚ್ಚು ತುರ್ತು ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂದೇಶಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಹ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರೋಗ ಏಕಾಏಕಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಆದರೆ ಯಾವುದೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಂತೆ, ಇಲ್ಲಿಯೂ ನ್ಯೂನತೆಗಳಿವೆ, ಮತ್ತು ಇದೂ ಕೂಡ ಇದಕ್ಕೆ ಹೊರತಾಗಿಲ್ಲ. ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, AI-ಚಾಲಿತ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ. ಭಾಷಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ, ನಕಲಿ ಸುದ್ದಿ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಕುಶಲತೆಯು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಕಣ್ಗಾವಲಿನ ಸುತ್ತ ನೈತಿಕ ಚರ್ಚೆಗಳು ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವರ ಅರಿವಿಲ್ಲದೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. AI ಒಂದು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದಕ್ಕೆ ಇನ್ನೂ ಅನುಭವಿ ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಸ್ಪರ್ಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳ (ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ) ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಭಾವನೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ, ಜನರು ಏನು ಹೇಳುತ್ತಾರೆಂದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅವರು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ - ಧ್ವನಿಯ ಸ್ವರ, ಮುಖಭಾವಗಳು ಮತ್ತು ಮಾತಿನಲ್ಲಿ ವಿರಾಮಗಳನ್ನು ಸಹ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು.
ಅಂತರ್ಜಾಲವು ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಕನ್ನಡಿಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಹಾಯದಿಂದ ಭಾವನೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಈ ಪ್ರತಿಬಿಂಬವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಲಿಯುತ್ತಿದೆ.
ಗ್ಲೇಬರ್ ರೋಡ್ರಿಗಸ್, AI, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಧಿಕಾರ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಜ್ಞ
